很抱歉,您没有提供需要改写的句子。请提供您希望改写的句子,我将为您改写为一个长尾词的。

2026-05-28 18:171阅读0评论SEO问题
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本文共计597个文字,预计阅读时间需要3分钟。

很抱歉,您没有提供需要改写的句子。请提供您希望改写的句子,我将为您改写为一个长尾词的。

家人好,我是新来的。一、前言,前几日在Python白银行流群有个叫“蛋蛋的群友问了一个Pandas处理的难题,这里拿出来给家人们分享下,一起学习下。一开始我都没理解他的意思,因为只说了‘’只‘’字。”

大家好,我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群有个叫的粉丝问了一个Pandas处理的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。

一开始我都没理解她的意思,以为只是简单的替换而已,之前给了一个代码,当时也写文章记录了,代码如下:

df['col2'] = df['col1'].map({1:"开心", 2:"悲伤", 3:"难过", 4:"泪目"})
df

不过很不巧,这个不是她想要的结果,她想要的结果是同样的几个都是1,然后其余的就是2,3,4,我还是没反应过来,不过一下子就get到她的意思了,真是太神了。

二、解决过程

这里给出了解答,使用​​pd.factorize(data['a'])[0]​​完美地解决了这个问题。

这个类似于​​onehot​​编码,对类型进行了数字编码,如果想要把​​nan​​也编码,加一个参数​​na_sentinel=None​​。

这样一来,就完美地解决了问题。

阅读全文
标签:fact

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大家好,我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群有个叫的粉丝问了一个Pandas处理的问题,这里拿出来给大家分享下,一起学习下。

一开始我都没理解她的意思,以为只是简单的替换而已,之前给了一个代码,当时也写文章记录了,代码如下:

df['col2'] = df['col1'].map({1:"开心", 2:"悲伤", 3:"难过", 4:"泪目"})
df

不过很不巧,这个不是她想要的结果,她想要的结果是同样的几个都是1,然后其余的就是2,3,4,我还是没反应过来,不过一下子就get到她的意思了,真是太神了。

二、解决过程

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这个类似于​​onehot​​编码,对类型进行了数字编码,如果想要把​​nan​​也编码,加一个参数​​na_sentinel=None​​。

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