Python：如何将数字映射到列中的唯一项（枚举唯一对象）？

我需要将数字分配给数据帧中特定列的唯一值，并使其成为新列

例如：

ex_list=['12-B', '10002', '3A', '4', 'DCX', '3A']
df=pd.DataFrame(ex_list, columns=['Items'])

这是预期的输出：

---

请注意，我需要为超过1M行的数据帧执行此操作，因此肯定会感谢一种有效的方法

你可以这样做

import pandas as pd
ex_list=['12-B', '10002', '3A', '4', 'DCX', '3A']
df=pd.DataFrame(ex_list, columns=['Items'])
df['Num_Items']=pd.factorize(df['Items'].tolist())[0]

输出

    Items   Num_Items
0   12-B    0
1   10002   1
2   3A      2
3   4       3
4   DCX     4
5   3A      2

从列中获取唯一值，在这些唯一项和整数之间创建映射，然后沿

项

列应用该映射

mapping = {item:i for i, item in enumerate(df["Items"].unique())}
df["Num_Items"] = df["Items"].apply(lambda x: mapping[x])
df

---

df['Num\u Items']=df['Items'].factorize（）[0]

？或

df['Num\u Items']=df.groupby（'Items'）.ngroup（）

如何基于

“现在，我可以基于唯一项的计数生成数字：

唯一项？因为您进行了计数，所以应该是

所有Num\u items列的值都等于1，除了3A Item列的值是2之外？”

@QuangHoang您能解释一下

[0]

最后包含的？

factorize

返回两个元组：代码，这是您想要的，和解码，相当于

df['Items'].uniques（）

。您可以打印

df['Items'].factorize（）

以查看详细信息。

mapping = {item:i for i, item in enumerate(df["Items"].unique())}
df["Num_Items"] = df["Items"].apply(lambda x: mapping[x])
df