将字符列编码为序号，但保留sam中的数字列

Question

我有一个如下的数据框：

test = {"viral": "pos", "Status": "positive", "Age": 59, "score": 5}
test2 = {"viral": "neg"}
df = pd.DataFrame.from_dict([test, test2])

我想将字符列（病毒、状态）编码为序数，但不要使用数值。所需的输出是具有相同列名的numpy数组。你知道吗

如果我使用sklearn的OrdinalEncoder，它不会处理NaN值。即使没有NaN值，它仍然会对数字列进行顺序编码。我想在字符列中用0填充NaN值，但在数字列中保留NaN。你知道吗

最简单的方法是什么？你知道吗

所需输出（在numpy数组中）：

    Age    Status  score viral
0  59.0         1    5.0     1
1   NaN         0    NaN     0

谢谢！ 杰克

编辑：在使用enc=OrdinalEncoder()时，我还需要一个从编码值到原始值的映射，如{i: dict(enumerate(v)) for i, v in enumerate(enc.categories_)}（参见Vectorize 2D character array column-wise）

Answer 1

使用^{}

enc = sklearn.preprocessing.LabelEncoder()

mask = df.dtypes.eq(np.object)
df.loc[:, mask] = df.loc[:, mask].astype(str).apply(enc.fit_transform)

---

为了能够^{}，您可以创建一个defaultdict的LabelEncoders。key是您的选择。我建议使用列名：直观和简单

from collections import defaultdict
enc = defaultdict(sklearn.preprocessing.LabelEncoder)

mask = df.dtypes.eq(np.object)
df.loc[:, mask] = df.loc[:, mask].astype(str).apply(lambda s: enc[s.name].fit_transform(s))

    Status  viral
0   1       1
1   0       0

到^{}

df.loc[:, mask].apply(lambda s: enc[s.name].inverse_transform(s))

    Status      viral
0   positive    pos
1   NaN         neg

Answer 2

更新，当有NaN时，它会将代码cat为-1，如果需要NaN，可以使用replace转换回来

df=pd.DataFrame([test,test2])
df.dtypes
Out[152]:
Age       float64
Status     object
score     float64
viral      object
dtype: object
listc=df.columns[df.dtypes=='object']

for x in listc:
    df[x]=df[x].astype('category').cat.codes

df
Out[156]: 
    Age  Status  score  viral
0  59.0       0    5.0      1
1   NaN      -1    NaN      0