Python 替换数据帧中特定列中的唯一值

我的数据框如下所示：

col1  col2  col3
Aba   xxx   yyy
bab   bhh   jjj
ccc   kkk   lll
Aba   xxx   yyy
ccc   kkk   jjj

目前，我正在替换每个列的所有唯一值，例如：

在

col1

中：

Aba

被替换为

a0

，

bab

被替换为

a1

，

ccc

被替换为

a2

与

col2

类似：

xxx

替换为

b0

，

bhh

替换为

b1

等

简而言之，第一列开始用

a0、a1、a2、a3

替换唯一值，第二列用

b0、b1、b2、b3

替换唯一值，第三列用

c0、c1、c2

替换唯一值。。etc-使用这个简单的单衬里

import string
df = list(string.ascii_lowercase)[:len(df.columns)] + df.apply(lambda x: pd.factorize(x)[0]).astype(str)

但是我想用上面的方法来替换那些唯一值（

nunique（）

function in pandas）少于假设50的列，并且列的其余部分的值可以保持不变

正在寻找使用上述代码的解决方案，这些代码可以更改以包含此目标。我的数据帧有数百万行和超过20列

谢谢

我想我需要：

print (df)
  col1 col2 col3
0  Aba  xxx  jjj
1  Aba  bhh  jjj
2  ccc  kkk  jjj
3  Aba  xxx  yyy
4  ccc  kkk  jjj

#check column for number of unique values
m = df.nunique() < 3
print (m)
col1     True
col2    False
col3     True
dtype: bool

import string
#first select all possible codes and then only by condition
c = np.array(list(string.ascii_lowercase))[:len(df.columns)][m]

#apply solution only for columns by condition
df.loc[:, m] = c + df.loc[:, m].apply(lambda x: pd.factorize(x)[0]).astype(str)
print (df)
  col1 col2 col3
0   a0  xxx   c0
1   a0  bhh   c0
2   a1  kkk   c0
3   a0  xxx   c1
4   a1  kkk   c0

打印（df）
col1 col2 col3
0 Aba xxx jjj
1 Aba bhh jjj
2 ccc kkk JJ
3 Aba xxx yyy
4 ccc kkk jjj
#检查列中的唯一值数
m=df.nunique（）<3
打印（m）
col1正确
冒牌货
col3正确
数据类型：bool
导入字符串
#首先选择所有可能的代码，然后仅按条件选择
c=np.array（list（string.ascii_小写））[：len（df.columns）][m]
#仅按条件为列应用解决方案
df.loc[：，m]=c+df.loc[：，m].apply（lambda x:pd.factorize（x）[0]）.astype（str）
打印（df）
col1 col2 col3
0 a0 xxx c0
1 a0 bhh c0
2 a1 kkk c0
3 a0 xxx c1
4 a1 kkk c0