Python 使用映射将数据帧从数字转换为字符串

使用映射将数据帧从字符串转换为数字（作为ID），这样我可以在完成机器学习作业（需要数字值进行培训）后将数字值映射回字符串

我的数据框中有两列：-

存储库名称

（需要转换的字符串）

星星数

（数值，因此无需执行任何操作）

我想将字符串转换为ID，并需要映射这些ID以在将来使用它

---

注意：我的字符串是像

freecodecamp

这样的词，而不是字符串中的整数值。

您可以使用

ord（）

在python中进行这些转换。例如，要将

name

转换为ASCII字符代码，可以使用以下循环

name = "John"
nameascii = []

for c in name:
    nameascii.append(ord(c))

print(nameascii)

要转换回字符，请使用

char（）

---

但是，如果您的模型是使用张量流构建的，

tf.string_to_number

函数可能更好（更快），因为转换可以同时完成，而上面的循环将按顺序运行

您可以在python中使用

ord（）

进行这些转换。例如，要将

name

转换为ASCII字符代码，可以使用以下循环

name = "John"
nameascii = []

for c in name:
    nameascii.append(ord(c))

print(nameascii)

def get_metadata(df, key, val):
    #create a new column with index 
    df['index'] = df.index
    if key == "Repository Name":
        return {str(row[key]): row[val] for _, row in df.iterrows()}
    else:
        return {row[key]: row[val] for _, row in df.iterrows()}

emb2idx = get_metadata(dataframe, "index", "Repository Name")

要转换回字符，请使用

char（）

但是，如果您的模型是使用张量流构建的，

tf.string_to_number

函数可能更好（更快），因为转换可以同时完成，而上面的循环将按顺序运行

def get_metadata(df, key, val):
    #create a new column with index 
    df['index'] = df.index
    if key == "Repository Name":
        return {str(row[key]): row[val] for _, row in df.iterrows()}
    else:
        return {row[key]: row[val] for _, row in df.iterrows()}

emb2idx = get_metadata(dataframe, "index", "Repository Name")

您将获得索引（ID）和字符串（存储库名称）的字典，以便将来映射

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将来，您将得到索引（ID）和字符串（存储库名称）的字典以进行映射。

如果您的字符串来自countable，我建议使用一种热编码，或者您可以尝试用相应的ascii值替换字符串。因为我的工作是基于机器学习作业，这将导致培训中的大量开销。如果字符串来自countable，我建议使用一个热编码，或者您可以尝试用相应的ascii值替换字符串。由于我的工作是基于机器学习工作，这将导致培训中的大量开销。不错。谢谢，很好。谢谢