OrdinalEncoder序数编码器的astype('category')实现形式

我们相信：世界是美好的，你是我也是。平行空间的世界里面，不同版本的生活也在继续...

本文再次回顾一下序数编码器，以及它的另外一个使用astype('category')的实现形式。category终究是在做什么？有什么样的效果呢？

苏南大叔的“程序如此灵动”博客，这里讲述苏南大叔和计算机代码之间的故事。测试环境：python@3.12.3，pandas@2.2.2，numpy@1.26.4。

前文回顾

sklearn内置有两种编码器，分别是：LabelEncoder和OrdinalEncoder。参考文章：

• https://newsn.net/say/sklearn-label-encoder.html
• https://newsn.net/say/sklearn-ordinal-encoder.html

本文涉及的是后者OrdinalEncoder序数编码器。在本文中，将使用dataframe的原生方式获得OrdinalEncoder序数编码器的同样效果。进而加深证明category类型的基本逻辑。

样本数据

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
            's': ['su', '苏', 'SU', 'su', '南', '苏'],
            'n': ['nan', '南', '苏', 'Nan', 'NAN', '南']})
print(df)

输出：

    s    n
0  su  nan
1   苏    南
2  SU    苏
3  su  Nan
4   南  NAN
5   苏    南

OrdinalEncoder

from sklearn import preprocessing
c = preprocessing.OrdinalEncoder().fit_transform(df)
print(c)
print(type(c))

输出：

[[1. 2.]
 [3. 3.]
 [0. 4.]
 [1. 1.]
 [2. 0.]
 [3. 3.]]

<class 'numpy.ndarray'>

自定义算法

df2 = df.astype('category')
c = pd.DataFrame({col: df2[col].cat.codes for col in df2}, index=df2.index)
print(c)
print(type(c))

输出：

   s  n
0  1  2
1  3  3
2  0  4
3  1  1
4  2  0
5  3  3

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

核心操作就是.astype('category')。和下面这篇文章里面的操作，有些类似：

• https://newsn.net/say/dataframe-dtype-categorical.html

关于for in遍历，这里可以参考文章：

• https://newsn.net/say/python-for-in.html

为什么要category，对于存在大量重复数据的情况下，这样操作可以节约空间。但是，如果数据量不重复，并且数据比较少的情况下，使用.astype('category')，反而会稍微增大空间开销。

可以使用df.memory_usage()查看内存占用情况。

统一一下结果

两者的数据的结果是一致的，但是表现形式上还是略有区别的。因此下面的代码对OrdinalEncoder的结果做了个转化，让两者看起来完全一致。

from sklearn import preprocessing
c = preprocessing.OrdinalEncoder().fit_transform(df)
c = pd.DataFrame(c,columns=['s','n']).astype(int)
print(c)
print(type(c))

输出：

   s  n
0  1  2
1  3  3
2  0  4
3  1  1
4  2  0
5  3  3

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>

结语

OrdinalEncoder序数编码器的原理，就是：把所有的数据以列为单位，进行category化。然后它们的index值组合就是最终的编码的值组合。

• https://newsn.net/tag/python/

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