检查一个大文件.csv并替换，并将其分类在一列中

Question

我需要检查一个大文件.csv并替换，并在一栏中分类dataframe['value']。

这是我的代码，但运行缓慢：

def encoder():
    classes={}
    a=dataframe['value']
    c=-1
    for i in a:
        if i not in classes:
            print(i)
            c=c+1
            classes[i]=c
    for i in range(len(a)):
        print(i)
        dataframe['value'][i]=classes[a[i]]

有更好的解决方案吗？

这是我的数据集的一部分：

subject_id  hadm_id seq_num icd9_code   icustay_id  value   valueuom
18557   183341  4   42731   228376.0    Tracheostomy    0
18557   178725  4   42731   228376.0    Tracheostomy    0
18557   173656  5   42731   228376.0    Tracheostomy    0
18557   138883  10  42731   228376.0    Tracheostomy    0
18557   183341  4   42731   228376.0    30  0
18557   178725  4   42731   228376.0    30  0
18557   173656  5   42731   228376.0    30  0
18557   138883  10  42731   228376.0    30  0
18557   183341  4   42731   228376.0    2 Person Assist 0
18557   178725  4   42731   228376.0    2 Person Assist 0
18557   173656  5   42731   228376.0    2 Person Assist 0
18557   138883  10  42731   228376.0    2 Person Assist 0
18557   183341  4   42731   228376.0    Calm    0
18557   178725  4   42731   228376.0    Calm    0
18557   173656  5   42731   228376.0    Calm    0
18557   138883  10  42731   228376.0    Calm    0
18557   183341  4   42731   228376.0    Present 0
18557   178725  4   42731   228376.0    Present 0
18557   173656  5   42731   228376.0    Present 0
18557   138883  10  42731   228376.0    Present 0

Answer 1

我根据您的代码做出的一些假设，如果我错了请告诉我。

任务是对数据帧中 value 列的值进行编码。
我假设 value 列没有任何空值并且只有数字。
根据你的代码，我还假设你不允许使用像 sklearn 这样的库或任何东西来做这个。

在这些假设下，以下代码可能对您有所帮助。

x = sorted(dataframe["value"].unique())
y = list(range(0, len(x)))

encoded_dict = dict(zip(x, y))
dataframe["value"] = dataframe["value"].apply(lambda x: encoded_dict[x])

检查一个大文件.csv并替换，并将其分类在一列中

check a large file .csv and replace, and classify it in one column

python

dictionary

data-mining

pandas