Python 如何将一列字符串转换为数字？

我从一个查询中得到以下数据帧：

|    name    |    event    |
----------------------------
| name_1     | event_1     |
| name_1     | event_2     |
| name_2     | event_1     |

我需要将列事件转换为数字，或类似以下内容：

| name    | event_1 | event_2 |
-------------------------------
| name_1  | 1       | 0       |
| name_1  | 0       | 1       |
| name_2  | 1       | 0       |

| name    | event_1 | event_2 |
-------------------------------
| name_1  | 1       | 1       |
| name_2  | 1       | 0       |

在软件rapidminer中，我可以使用操作符“nominal to numerical”来实现这一点，因此我假设在python中转换列的类型应该是有效的，但我可能会弄错

在最后一个例子中，我们的想法是对具有相同名称的列值求和，并生成一个如下所示的表：

| name    | event_1 | event_2 |
-------------------------------
| name_1  | 1       | 0       |
| name_1  | 0       | 1       |
| name_2  | 1       | 0       |

| name    | event_1 | event_2 |
-------------------------------
| name_1  | 1       | 1       |
| name_2  | 1       | 0       |

有一个函数可以返回所需的值

重要提示：我无法对事件进行简单计数，因为我不知道这些事件，而且对于用户来说，事件是不同的

编辑：好的，谢谢各位，我可以看到有多种方法可以做到这一点，你们能说其中哪一种是最具python风格的方法吗？

一些方法可以做到这一点

1）

2）

3）

4）

---

选项1

pir1

和

pir1\u 5

df.set_index('name').event.str.get_dummies()

        event_1  event_2
name                    
name_1        1        0
name_1        0        1
name_2        1        0

然后你可以在整个索引中求和

df.set_index('name').event.str.get_dummies().sum(level=0)

        event_1  event_2
name                    
name_1        1        1
name_2        1        0

---

选项2

pir2

或者你也可以点产品

pd.get_dummies(df.name).T.dot(pd.get_dummies(df.event))

        event_1  event_2
name_1        1        1
name_2        1        0

---

选项3

pir3

高级模式

i, r = pd.factorize(df.name.values)
j, c = pd.factorize(df.event.values)
n, m = r.size, c.size

b = np.bincount(i * m + j, minlength=n * m).reshape(n, m)

pd.DataFrame(b, r, c)

        event_1  event_2
name_1        1        1
name_2        1        0

---

定时

res.plot(loglog=True)

功能

试验

---

您要求的是python方法，我认为在python中，这种方法是使用一种称为one hot encoding的技术。这种技术在sklearn之类的库中得到了很好的实现，在一种hot encoding之后，您将需要按第一列对数据帧进行分组并应用sum函数

下面是一个代码：

import pandas as pd #the useful libraries
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer #form sklmearn
dataset = pd.DataFrame([['name_1', 'event_1' ], ['name_1', 'event_2'], ['name_2', 'event_1']], columns=['name', 'event'], index=[1, 2, 3])
data = dataset['event'] #just reproduce your dataframe
enc = LabelBinarizer(neg_label=0)
dataset['event_2'] = enc.fit_transform(data)
event_two = dataset['event_2']
dataset['event_1'] = (~event_two.astype(np.bool)).astype(np.int64) #this is a tip to reproduce the event_1 columns
dataset = dataset.groupby('name').sum()
dataset.reset_index(inplace=True)

输出为：

---

注意事项：4）仅当每个组合都是唯一的且不会聚合时才有效。此外，用

长度
替换
'size'
df.pivot\u表（index='name'，columns='event'，aggfunc='size'，fill\u value=0）
。我的时间安排做出了这样的假设。
res.plot(loglog=True)

res.div(res.min(1), 0)

            pir1      pir2  pir3      john1     john2      john3
10      9.948396  3.399913   1.0  20.478368  4.460466  10.642113
30      9.350524  2.681178   1.0  16.589248  3.847666   9.168907
100    11.414536  3.079463   1.0  18.076040  4.277752   9.949305
300    15.769594  2.940529   1.0  16.745889  3.945470   9.069265
1000   26.869451  2.617564   1.0  12.789570  3.236390   7.279205
3000   42.229542  2.099541   1.0   8.716600  2.429847   4.785814
10000  52.571678  1.716088   1.0   4.597598  1.691989   2.800455
30000  58.644764  1.469827   1.0   2.818744  1.535012   1.929452

pir1 = lambda df: df.set_index('name').event.str.get_dummies().sum(level=0)
pir1_5 = lambda df: pd.get_dummies(df.set_index('name').event).sum(level=0)
pir2 = lambda df: pd.get_dummies(df.name).T.dot(pd.get_dummies(df.event))

def pir3(df):
    i, r = pd.factorize(df.name.values)
    j, c = pd.factorize(df.event.values)
    n, m = r.size, c.size

    b = np.bincount(i * m + j, minlength=n * m).reshape(n, m)

    return pd.DataFrame(b, r, c)

john1 = lambda df: pd.crosstab(df.name, df.event)
john2 = lambda df: df.groupby(['name', 'event']).size().unstack(fill_value=0)
john3 = lambda df: df.pivot_table(index='name', columns='event', aggfunc='size', fill_value=0)

res = pd.DataFrame(
    index=[10, 30, 100, 300, 1000, 3000, 10000, 30000],
    columns='pir1 pir2 pir3 john1 john2 john3'.split(),
    dtype=float
)

for i in res.index:
    d = pd.concat([df] * i, ignore_index=True)
    for j in res.columns:
        stmt = '{}(d)'.format(j)
        setp = 'from __main__ import d, {}'.format(j)
        res.at[i, j] = timeit(stmt, setp, number=100)

import pandas as pd #the useful libraries
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer #form sklmearn
dataset = pd.DataFrame([['name_1', 'event_1' ], ['name_1', 'event_2'], ['name_2', 'event_1']], columns=['name', 'event'], index=[1, 2, 3])
data = dataset['event'] #just reproduce your dataframe
enc = LabelBinarizer(neg_label=0)
dataset['event_2'] = enc.fit_transform(data)
event_two = dataset['event_2']
dataset['event_1'] = (~event_two.astype(np.bool)).astype(np.int64) #this is a tip to reproduce the event_1 columns
dataset = dataset.groupby('name').sum()
dataset.reset_index(inplace=True)