Как поместить категориальные данные в контейнеры - PullRequest
Новая
       85

Как поместить категориальные данные в контейнеры

1 голос
/ 15 марта 2020

У меня есть следующие категориальные данные: 

['Self employed', 'Government Dependent',
 'Formally employed Private', 'Informally employed',
 'Formally employed Government', 'Farming and Fishing',
 'Remittance Dependent', 'Other Income',
 'Don't Know/Refuse to answer', 'No Income']

Как я могу поместить их в контейнеры так, чтобы: 

 ['Government Dependent','Formally employed Government','Formally 
  employed Private'] = 0

 ['Remittance Dependent', 'Informally employed','Self employed','Other Income'] = 1
 ['Dont Know/Refuse to answer', 'No Income','Farming and Fishing'] = 2

Я уже знаю, как поместить числовые данные в категориальные корзины .. ... можно ли сделать обратное? 

TRAIN = pd.read_csv("Train_v2.csv")
TRAIN['job_type'].unique()
output:
array(['Self employed', 'Government Dependent',
       'Formally employed Private', 'Informally employed',
       'Formally employed Government', 'Farming and Fishing',
       'Remittance Dependent', 'Other Income',
       'Dont Know/Refuse to answer', 'No Income'], dtype=object)

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 15 марта 2020

Сначала создайте словарь, измените его путем замены и последнего использования Series.map: 

a = ['Self employed', 'Government Dependent',
       'Formally employed Private', 'Informally employed',
       'Formally employed Government', 'Farming and Fishing',
       'Remittance Dependent', 'Other Income',
       'Dont Know/Refuse to answer', 'No Income']

TRAIN = pd.DataFrame({'job_type':a})

#add another groups to dict
d = {0: ['Government Dependent','Formally employed Government','Formally employed Private'],
     1: ['Remittance Dependent', 'Informally employed'],
     2: ["Don't Know/Refuse to answer", 'No Income']}

#swap key values in dict
#http://stackoverflow.com/a/31674731/2901002
d1 = {k: oldk for oldk, oldv in d.items() for k in oldv}
TRAIN['new'] = TRAIN['job_type'].map(d1)
print (TRAIN)
                       job_type  new
0                 Self employed  NaN
1          Government Dependent  0.0
2     Formally employed Private  0.0
3           Informally employed  1.0
4  Formally employed Government  0.0
5           Farming and Fishing  NaN
6          Remittance Dependent  1.0
7                  Other Income  NaN
8    Dont Know/Refuse to answer  NaN
9                     No Income  2.0

Если есть только 0, 1 и NaN s вывод работает также numpy.select, но если много групп, то это сложно и медленно: 

m1 = TRAIN['job_type'].isin(['Government Dependent','Formally employed Government','Formally employed Private'])
m2 = TRAIN['job_type'].isin(['Remittance Dependent', 'Informally employed'])
m3 = TRAIN['job_type'].isin(["Don't Know/Refuse to answer", 'No Income'])
TRAIN['new'] = np.select([m1, m2, m3], [0, 1, 2], np.nan)
1 голос
/ 15 марта 2020

Вы можете сделать np.where и сделать np.nan значение, если оно не попадает в категорию 0 или 1 или 2. Дополнительные ресурсы в np.where numpy .where () подробно, шаг объяснение / примеры : 

list_0 = ['Government Dependent','Formally employed Government','Formally employed Private']
list_1 = ['Remittance Dependent', 'Informally employed']
list_2 = ['Don't Know/Refuse to answer', 'No Income']
TRAIN['job_type_bin'] = np.where(TRAIN['job_type'].isin(list_0), 0, np.nan)
TRAIN['job_type_bin'] = np.where(TRAIN['job_type'].isin(list_1), 1, np.nan)
TRAIN['job_type_bin'] = np.where(TRAIN['job_type'].isin(list_1), 2, np.nan)
...