データ分析のためのPythonでの文字列の数値への置き換え

データ分析で文字列を数値（int / float）に変換する必要がある場合があります。文字列ごとに、文字列値を区別するために一意の整数値を割り当てることができます。

このために、コンマ区切り値（CSV）ファイルのデータを使用します。次のようなCSVデータを含むExcelファイルがあるとします-

上記は大規模なデータセットからのほんの数行です。別の推奨事項を提示する必要があります。メタデータにリンクする整数値を購入、保留、アンダーパフォームなど。したがって、上記の入力の場合、期待される出力は次のようになります-

文字列（列の値）を整数に置き換える方法は次のとおりです。

コード1

#Import required library
import pandas as pd
#Import the CSV file into Python using read_csv() from pandas
dataframe = pd.read_csv("data_pandas1.csv")
#Create the dictionary of key-value pair, where key is
#your old value(string) and value is your new value(integer).
Recommendation = {'Buy': 1, 'Hold': 2, 'Underperform': 3}
#Assign these different key-value pair from above dictiionary to your table
dataframe.Recommendation = [Recommendation[item] for item in dataframe.Recommendation]
#New table
print(dataframe)

結果

          Company         Industry        Recommendation
   0    HDFC Bank          Finance         2
   1    Apollo             Healthcare      1
   2    Hero               Automobile      3
   3    Yes Bank           Finance         2
   4    M&M                Automobile      3
   5    Fortis             Healthcare      1 
   6    Maruti             Automobile      3

上記のコードを記述する別の方法があります。辞書を処理せず、条件が一致する場合は、代わりに列フィールド（ここでは推奨事項）に別の値を直接割り当てます。

#Import required library
import pandas as pd
#Import the CSV file into Python using read_csv() from pandas
dataf = pd.read_csv("data_pandas1.csv")
#Directly assigning individual fields of Recommendation column different integer value
#if condition matches .i.e.In the dataframe, recommendation columns we have "Buy" we'll assign
# integer 1 to it.
dataf.Recommendation[data.Recommendation =='Buy'] =1
dataf.Recommendation[data.Recommendation =='Hold'] =2
dataf.Recommendation[data.Recommendation =='Underperform'] =3
print(dataf)

結果

    Company      Industry       Recommendation
0    HDFC Bank    Finance        2
1    Apollo       Healthcare     1
2    Hero         Automobile     3
3    Yes Bank     Finance        2
4    M&M          Automobile     3
5    Fortis       Healthcare     1
6    Maruti       Automobile     3

上記では、テーブル（csv形式のファイル）の文字列データを整数値に置き換える唯一の方法について説明しましたが、データフィールドを文字列から整数に変更するという同じ要件がある場合に多くのインスタンスが発生します。