什么是通过熊猫循环数据框的有效方式？

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我有一个数据框中的列，其中包含值'a','b','c','d' and 'e'和总共150万记录。我想将这些值转换为数字类别，例如 a=>1,b=>2,c=>3,d=>4 and e=>5。什么是通过熊猫循环数据框的有效方式？

因为我有150万记录，什么是最有效的方式我可以做这个手术？

您是否检查过文档？这种操作是**有据可查**：http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.20/generated/pandas.to_numeric.html –

@OliverCharlesworth我尝试了itertuples，iteritems ....都花费了很多时间。 –

当谈到DataFrame时，没有有效的循环方法。有效的方法是矢量化的，但您必须更清楚地定义您的问题（带有样本输入和期望的输出对），以便我们能够为您提供帮助。 – ayhan

我认为使用df.applymap()与一个有效的函数将伎俩。

2017-05-21 12:46:21

pd.DataFrame(
    pd.factorize(df.values.ravel())[0].reshape(len(df), -1) + 1, 
    df.index, df.columns 
)

2017-05-21 14:11:41 piRSquared

虽然此代码可能回答此问题，但提供有关如何解决问题和/或为何解决问题的其他上下文会提高答案的长期价值。 - [来自评论]（http://stackoverflow.com/review/low-quality-posts/16188660） –

@DonaldDuck thx的反馈。我会尽可能地改进它。 – piRSquared

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