Python Pandas.factorize函数解析与实战教程
Python Pandas.factorize 函数解析与实战教程
摘要
本文章旨在全面地解析 pandas.factorize 函数。pandas.factorize 主要用于将类别型数据高效地编码为数值表示。我将从其核心功能出发，详细剖析每一个参数的用法与细微差别，提供丰富的代码示例以阐明实际应用场景。此外，还将探讨其性能表现，特别是在与 pd.Categorical 的对比以及处理大规模数据集的策略方面。最后，结合金融数据分析等真实案例，为读者提供一份具体的参考教程。
一、 pandas.factorize 核心功能解析
1.1 定义与核心用途
pandas.factorize() 是一个顶层函数（也可作为 Series 和 Index 对象的方法调用），其核心功能是将一个一维的序列（如列表、Pandas Series、索引等）编码为枚举类型 。简而言之，它将数据中所有唯一的值（类别）映射为一组从0开始的唯一整数。
此功能在以下场景中至关重要：
- 机器学习预处理: 绝大多数机器学习算法（如线性回归、支持向量机、神经网络等）要求输入数据为数值类型。
factorize可以快速地将文本类别（如 ‘北京’, ‘上海’, ‘广州’）或对象类型特征转换为整数（如 0, 1, 2），使其能够被算法理解和处理 。 - 内存优化: 对于含有大量重复字符串或对象的数据列，将其转换为整数编码可以极大地压缩存储空间。整数类型比字符串对象占用更少的内存，这对于处理大型数据集尤为重要 。
- 性能提升: 在某些分组（
groupby）或聚合操作中，基于整数编码进行计算通常比基于原始字符串进行计算要快 。
1.2 基本语法与返回值
factorize 的基本语法非常直观，它返回一个包含两个元素的元组：codes 和 uniques。
codes, uniques = pd.factorize(values, sort=False, na_sentinel=-1, size_hint=None)
codes: 一个与输入values等长的整数ndarray数组。数组中的每个整数代表values中对应位置元素在uniques中的索引。例如，如果uniques是['a', 'b']，那么codes中所有为0的位置在原始数据中都对应 ‘a’，为1的位置都对应 ‘b’ 。uniques: 一个包含所有唯一值的数组。它的类型取决于输入values的类型：- 如果
values是pd.Categorical类型，uniques也将是pd.Categorical。 - 如果
values是其他Pandas对象（如Series），uniques将是pd.Index。 - 在其他情况下（如Python列表），
uniques将是一个 NumPyndarray。
- 如果
重要的是，默认情况下，缺失值（NaN, None）不会出现在 uniques 列表中 。
二、 参数深度详解
理解 factorize 的参数是精通其用法的关键。
2.1 values
这是要进行因子化的输入数据，必须是一个一维的、类似序列的对象。可以是 list、tuple、numpy.ndarray、pandas.Series 或 pandas.Index 。如果传入非Pandas对象，它会被内部强制转换为NumPy数组进行处理。
2.2 sort
这是一个布尔值参数，默认为 False。
sort=False(默认):uniques的顺序由元素在values中首次出现的顺序决定。sort=True:uniques会在提取后进行字典序（或数值序）排序。为了保持codes和uniques之间的映射关系，codes的值也会相应地被打乱和重新分配 。
应用场景分析:
- 当你需要编码结果具有确定性和可复现性时（例如，在不同的数据集或代码运行批次中，希望 ‘类别A’ 始终被编码为同一个数字），将
sort设置为True是一个非常好的实践。 - 如果只是临时编码，不关心具体整数值，保留默认的
False会有微小的性能优势，因为它省去了排序的步骤。
2.3 na_sentinel
此参数用于控制如何标记输入数据中的缺失值（NaN 或 None）。
-
na_sentinel=-1(默认): 任何在values中出现的缺失值，在返回的codes数组中都将被标记为-1。同时，这些缺失值不会被包含在uniques列表中 。 -
na_sentinel=None: 这是一个非常重要的选项。当设置为None时，缺失值NaN将被视为一个独立的、有效的类别。它会被包含在uniques列表中，并在codes中被赋予一个非负整数的编码 。这在某些场景下非常有用，例如当“缺失”本身是一种需要模型学习的信息时。
2.4 size_hint
这是一个可选的整数参数，用于向内部的哈希表实现提供一个关于唯一值数量的“提示”。当处理非常大的数据集，且唯一值的数量可以被预估时，提供一个合适的 size_hint 可以帮助优化哈希表的初始化和大小调整过程，从而在一定程度上提升性能 。对于一般用途，此参数可以忽略。
三、 代码实例与场景解析
下面通过具体的代码示例来展示 factorize 的用法。
3.1 基础用法
import pandas as pd
import numpy as npdata = ['猫', '狗', '猫', '牛', '狗']# 基础因子化
codes, uniques = pd.factorize(data)