python - 将列名转换为数字？

Question

我在 pd DataFrame 中有以下数据结构:

    ID  ACT1 ACT2 ACT3 ACT4 ACT5
1   0   0    1    1    1    1
2   1   1    0    0    0    0
3   2   1    1    0    1    0

ACT 是此处事件的简称，其中原始数据的描述比 ACTx 长得多。

问题:是否可以将列名(ID 除外)转换为数字并打印相应的列表，以便我稍后可以看到哪个数字代表哪个字符串？请参阅我的上一篇文章以了解它的来源 ( Split or merge actions by date )

    ID  0    1    2    3    4
1   0   0    1    1    1    1
2   1   1    0    0    0    0
3   2   1    1    0    1    0

为什么？我想创建一个序列数据库，并且为了为以后的计算节省一些内存，我喜欢使用编码标签。理想情况下，我可以调用一个表格，列出每个相应的编码标签和真实标签。

Coded Label
0     ACT1
1     ACT2
2     ACT3
3     ACT4
4     ACT5
...

欢迎在 pandas 或 scikit learn 中找到任何好的解决方案!

Answer 1

你可以这样做:

使用编码标签创建 df:

l = range(0,len(df.columns)-1)
a = list(df[df.columns.difference(['ID'])])
df1 = pd.DataFrame({'Label': a, 'Coded':l})

   Coded Label
0      0  ACT1
1      1  ACT2
2      2  ACT3
3      3  ACT4
4      4  ACT5

然后重命名列:

df = df.rename(columns=dict(zip(df1["Label"], df1["Coded"])))

   ID  0  1  2  3  4
1   0  0  1  1  1  1
2   1  1  0  0  0  0
3   2  1  1  0  1  0

编辑

要保持列的顺序，您可以这样做:

a = list(df)
a.remove('ID')
l = range(0,len(df.columns)-1)
df1 = pd.DataFrame({'Label': a, 'Coded':l})