Python 如何将字符串标签转换为数值

我有一个csv文件（分隔符=，）包含以下字段

filename labels
xyz.png  cat
pqz.png  dog
abc.png  mouse           

有一个包含所有类的列表

data-classes = ["cat", "dog", "mouse"]

---

问题：如何用标签数据类的索引替换csv中的字符串标签（即，如果

label==cat

，则标签应更改为0）并将其保存在csv文件中。

假设列表中存在所有类，则可以使用

apply

并调用列表中的

index

返回类在列表中的顺序位置：

In[5]:
df['labels'].apply(data_classes.index)

Out[5]: 
0    0
1    1
2    2
Name: labels, dtype: int64

但是，定义映射的dict并将其传递给use

map

IMO会更快，因为这是cython-ised，所以应该更快：

In[7]:
d = dict(zip(data_classes, range(0,3)))
d

Out[7]: {'cat': 0, 'dog': 1, 'mouse': 2}

In[8]:
df['labels'].map(d, na_action='ignore')

Out[8]: 
0    0
1    1
2    2
Name: labels, dtype: int64

---

如果没有类，则返回

NaN

这是您要找的吗？无论如何，我建议使用pandas来读写csv相关的可能的副本：LabelEncoder不适用于

。apply（data_classes.index）

我得到

TypeError:“RangeIndex”对象是不可调用的

@RishabhAgrahari这对我仍然有效，所以我不能评论，除非你发布一个带有完整可复制示例的新问题