कई श्रेणीगत कॉलमों को परिवर्तित करें

Question

मेरे डेटासेट में मेरे पास दो श्रेणीबद्ध कॉलम हैं, जिन्हें मैं संक्षिप्त करना चाहूंगा। दोनों स्तंभों में दोनों देश हैं, कुछ ओवरलैप (दोनों कॉलम में दिखाई देते हैं)। मैं उसी देश के लिए कॉलम 1 और कॉलम 2 में समान संख्या देना चाहूंगा।

मेरा डेटा कुछ इस तरह दिखता है:

import pandas as pd

d = {'col1': ['NL', 'BE', 'FR', 'BE'], 'col2': ['BE', 'NL', 'ES', 'ES']}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

करंट मैं डेटा को रूपांतरित कर रहा हूं जैसे:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df.apply(LabelEncoder().fit_transform)

हालांकि यह FR और ES के बीच कोई अंतर नहीं करता है। निम्नलिखित आउटपुट पर आने का एक और सरल तरीका है?

o = {'col1': [2,0,1,0], 'col2': [0,2,4,4]}
output = pd.DataFrame(data=o)
output

Answer 1

यहाँ एक तरीका है

df.stack().astype('category').cat.codes.unstack()
Out[190]: 
   col1  col2
0     3     0
1     0     3
2     2     1
3     0     1

या

s=df.stack()
s[:]=s.factorize()[0]
s.unstack()
Out[196]: 
   col1  col2
0     0     1
1     1     0
2     2     3
3     1     3

Answer 2

आप पहले अपने डेटाफ्रेम में अनूठे मूल्यों के साथ लेबलइन्कोडर () फिट कर सकते हैं और फिर बदल सकते हैं।

le = LabelEncoder()
le.fit(pd.concat([df.col1, df.col2]).unique()) # or np.unique(df.values.reshape(-1,1))

df.apply(le.transform)
Out[28]: 
   col1  col2
0     3     0
1     0     3
2     2     1
3     0     1

Answer 3

np.uniqueके साथ return_invesere। हालाँकि आपको फिर DataFrame को फिर से बनाना होगा।

pd.DataFrame(np.unique(df, return_inverse=True)[1].reshape(df.shape),
             index=df.index,
             columns=df.columns)

   col1  col2
0     3     0
1     0     3
2     2     1
3     0     1