Sklearn将字符串类标签更改为int - python

我有一个pandas数据框，我试图将给定列中的值更改为字符串表示的整数。例如：

df = index    fruit   quantity   price 
         0    apple          5    0.99
         1    apple          2    0.99
         2   orange          4    0.89
         4   banana          1    1.64
       ...
     10023     kiwi         10    0.92

我想看一下：

df = index    fruit   quantity   price 
         0        1          5    0.99
         1        1          2    0.99
         2        2          4    0.89
         4        3          1    1.64
       ...
     10023        5         10    0.92

我可以使用

df["fruit"] = df["fruit"].map({"apple": 1, "orange": 2,...})

如果我要更改的列表很小，则可以使用该方法，但是我正在查看的列中包含500多个不同的标签。有什么方法可以将其从string更改为int吗？

python大神给出的解决方案

使用factorize，然后根据需要转换为categorical：

df.fruit = pd.factorize(df.fruit)[0]
print (df)
   fruit  quantity  price
0      0         5   0.99
1      0         2   0.99
2      1         4   0.89
3      2         1   1.64
4      3        10   0.92

df.fruit = pd.Categorical(pd.factorize(df.fruit)[0])
print (df)
  fruit  quantity  price
0     0         5   0.99
1     0         2   0.99
2     1         4   0.89
3     2         1   1.64
4     3        10   0.92

print (df.dtypes)
fruit       category
quantity       int64
price        float64
dtype: object

另外，如果需要从1进行计数：

df.fruit = pd.Categorical(pd.factorize(df.fruit)[0] + 1)
print (df)
  fruit  quantity  price
0     1         5   0.99
1     1         2   0.99
2     2         4   0.89
3     3         1   1.64
4     4        10   0.92

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