factorize函数的api用法，返回值

<think>我们正在讨论pandas的factorize函数。根据用户的问题，他想了解factorize函数的API用法和返回值说明。根据引用[2]和[5]，factorize函数用于将一维数据编码为数值标签。它既可以作为顶级函数pandas.factorize()使用，也可以作为Series.factorize()和Index.factorize()方法使用。下面我们将详细介绍factorize函数的API用法和返回值。1.作为顶级函数：pandas.factorize(values,sort=False,na_sentinel=-1,size_hint=None)参数说明：-values:要编码的一维序列（可以是数组、列表、Series等）-sort:布尔值，默认为False。如果为True，则对唯一的标签进行排序。-na_sentinel:用于标记缺失值的数值，默认为-1。-size_hint:可选参数，用于提示哈希表大小的整数。2.作为Series方法：Series.factorize(sort=False,na_sentinel=-1)参数说明与顶级函数类似。返回值说明（两个返回值）：-第一个返回值：一个整数数组，表示原始数据中每个元素在唯一值列表中的索引（即标签）。-第二个返回值：唯一值数组（即去重后的值数组）。注意：如果数据中存在缺失值（NaN），则它们会被标记为na_sentinel指定的值（默认为-1），并且在唯一值数组中不会包含NaN（除非使用特殊处理，但通常不会包含）。示例：假设我们有一个序列：s=pd.Series(['A','B','A','C','B','A'])调用s.factorize()，得到：labels:[0,1,0,2,1,0]uniques:array(['A','B','C'],dtype=object)另外，如果sort=True，则唯一值会按照字母顺序排序，并且标签会相应调整。例如：s.factorize(sort=True)得到：labels:[0,1,0,2,1,0]#注意，这里标签重新映射了，因为排序后唯一值变为['A','B','C']uniques:array(['A','B','C'],dtype=object)#排序后但是注意，在sort=True的情况下，原始数据中第一个元素'A'在排序后仍然是第一个，所以标签0仍然对应'A'。所以标签数组不会改变？实际上，排序只是改变了唯一值的顺序，但标签是根据排序后的唯一值重新映射的。然而，在factorize中，sort参数控制的是唯一值的输出顺序，而标签则是根据唯一值在原始数据中出现的顺序（如果sort=False）或排序后的顺序（如果sort=True）来分配的。但请注意：在sort=False时，唯一值的顺序是它们在序列中出现的顺序（即第一次出现的顺序）。在sort=True时，唯一值按字母顺序（或数值顺序）排序。因此，对于上述序列，如果sort=True，则唯一值数组是['A','B','C']，而标签数组还是[0,1,0,2,1,0]吗？实际上，标签数组的值会重新映射以匹配排序后的唯一值。但是，在factorize函数中，标签数组的分配是基于唯一值数组的索引的。所以，当sort=True时，唯一值数组变为['A','B','C']，而原始序列中的'A'在唯一值数组中的索引变为0（因为排序后'A'仍然是第一个），'B'是1，'C'是2。因此，标签数组不会改变，因为排序后唯一值的索引顺序与原来（按首次出现）的索引顺序可能不同，但在这个例子中，按首次出现的顺序是：A（0），B（1），C（2），按字母顺序也是A（0），B（1），C（2），所以标签数组不变。但如果我们有一个序列：s=pd.Series(['B','A','B','C','A'])，按首次出现：B（0），A（1），C（2）；而按字母排序：A（0），B（1），C（2）。那么，原始序列的标签数组（sort=False）是：[0,1,0,2,1]；而sort=True时，标签数组会重新映射：原始序列中的'A'在排序后的唯一值数组中索引为0，'B'为1，'C'为2。所以原始序列中的第一个元素'B'在排序后的唯一值数组中是第1个（索引1），所以标签变为1；第二个元素'A'在排序后的唯一值数组中是第0个，所以标签变为0，以此类推。因此，排序后的标签数组为：[1,0,1,2,0]。所以，sort参数会影响标签数组的分配。另外，缺失值处理：如果序列中有NaN，则标签中对应位置会被设置为na_sentinel（默认为-1），并且唯一值数组中不包含NaN。示例（有缺失值）：s=pd.Series(['A',np.nan,'B','A','C',np.nan])labels,uniques=s.factorize()则：labels=[0,-1,1,0,2,-1]uniques=array(['A','B','C'],dtype=object)如果使用na_sentinel=None，那么缺失值也会被编码，即唯一值数组中会包含NaN，并且缺失值会被分配一个标签（即下一个可用的整数）。但是，在pandas的当前版本中，na_sentinel=None已经被弃用，并且不再推荐使用。所以通常使用默认的-1。另外，注意factorize函数返回的第二个返回值（唯一值数组）的类型：-对于Series，返回的是Index类型。-对于顶级函数pandas.factorize()，返回的是numpy数组。但是，在Series.factorize()方法中，唯一值数组返回的是Index类型吗？实际上，在pandas1.1.5版本中，Series.factorize()返回的唯一值数组是numpy数组。而顶级函数pandas.factorize()返回的也是numpy数组。参考引用[2]：factorize方法对于识别不同的值非常有用，它返回一个整数数组和一个唯一值数组。另外，引用[5]提到了pandas.get_dummies()函数，但用户的问题是关于factorize的，所以我们主要关注factorize。总结：factorize函数用于将分类变量编码为整数标签。它返回两个值：标签数组和唯一值数组。下面我们给出一个代码示例：```pythonimportpandasaspdimportnumpyasnp#创建一个带有重复值和缺失值的Seriess=pd.Series(['B','A',np.nan,'B','C','A'])#使用Series.factorize方法labels,uniques=s.factorize(sort=True)print("标签数组:",labels)print("唯一值数组:",uniques)#输出：#标签数组:[10-1120]#唯一值数组:['A''B''C']```在这个例子中，我们设置了sort=True，所以唯一值按字母顺序排序。缺失值被标记为-1。相关问题：1.factorize函数和get_dummies函数有什么区别？2.如何将factorize得到的标签数组还原为原始数据？3.在factorize中，na_sentinel参数的作用是什么？可以设置为None吗？4.factorize函数适用于哪些数据类型？注意：由于用户要求生成相关问题，我们在最后添加了相关问题。</think>### pandas.factorize() 函数详解 `factorize()` 函数用于将一维分类数据编码为整数标签，常用于数据预处理和分类变量转换。以下是其 API 用法和返回值说明： --- #### **API 用法** 1. **顶级函数**： `pandas.factorize(values, sort=False, na_sentinel=-1, size_hint=None)` 2. **Series 方法**： `Series.factorize(sort=False, na_sentinel=-1)` 3. **Index 方法**： `Index.factorize(sort=False, na_sentinel=-1)` **参数说明**： - `values`：待编码的一维数据（数组、列表、Series 或 Index）。 - `sort`（默认 `False`）： - 若为 `True`，则按字典序对唯一值排序后再编码。 - 若为 `False`，则按数据首次出现的顺序编码。 - `na_sentinel`（默认 `-1`）： 缺失值（NaN）的编码标记值，可自定义（如 `-999`）。 - `size_hint`（可选）：哈希表大小提示，通常无需指定。 --- #### **返回值说明** 函数返回一个元组 `(labels, uniques)`： 1. **`labels`**：整数数组 - 形状与输入数据相同。 - 每个元素是原始值在 `uniques` 中的索引位置。 - **示例**： 输入 `['A', 'B', 'A', 'C']` → 输出 `[0, 1, 0, 2]`。 - 缺失值标记为 `na_sentinel`（如 `-1`）。 2. **`uniques`**：唯一值数组 - 去重后的原始值集合。 - 若 `sort=True`，则按字典序排序；否则保持首次出现顺序。 - **示例**： 输入 `['B', 'A', 'C']` → `uniques = ['B', 'A', 'C']`（`sort=False`）或 `['A','B','C']`（`sort=True`）。 --- #### **示例代码** ```python import pandas as pd import numpy as np # 示例数据（含重复值和缺失值） data = pd.Series(['Apple', np.nan, 'Banana', 'Apple', 'Cherry']) # 编码（缺失值标记为 -1） labels, uniques = pd.factorize(data, sort=True, na_sentinel=-1) print("标签数组:", labels) # 输出: [ 0 -1 1 0 2] print("唯一值数组:", uniques) # 输出: ['Apple' 'Banana' 'Cherry'] ``` --- #### **关键特性** 1. **缺失值处理**： 默认用 `-1` 标记 NaN（通过 `na_sentinel` 可修改）。 2. **排序控制**： `sort=True` 确保唯一值有序，适合需要稳定编码的场景（如特征工程）。 3. **数据类型支持**： 适用于字符串、数值、分类变量等一维数据。 4. **逆转换**： 可通过 `uniques[labels]` 还原原始数据（缺失值需额外处理）。 --- #### 相关问题 1. `factorize()` 与 `get_dummies()` 在分类变量编码中有何区别？ 2. 如何将 `factorize()` 的编码结果还原为原始分类数据？ 3. 在机器学习特征工程中，`factorize()` 有哪些典型应用场景？ 4. 若数据中存在大量重复值，`factorize()` 的性能表现如何？ [^1] [^2] [^3] [^4] [^5]