一个很好的完整的解决方案，保持你的类标签的映射:

labels = features['col1'].unique()
labels_dict = dict(zip(labels, range(len(labels))))
features = features.replace({"col1": labels_dict})

这样，您可以在任何时候引用labels_dict中的原始类标签。

鉴于map比replace快(@JohnE的解决方案)，在打算将特定值映射到NaN的非穷举映射时需要小心。在这种情况下，正确的方法要求在使用.fillna时屏蔽Series，否则将撤消到NaN的映射。

import pandas as pd
import numpy as np

d = {'m': 'Male', 'f': 'Female', 'missing': np.NaN}
df = pd.DataFrame({'gender': ['m', 'f', 'missing', 'Male', 'U']})

keep_nan = [k for k,v in d.items() if pd.isnull(v)]
s = df['gender']

df['mapped'] = s.map(d).fillna(s.mask(s.isin(keep_nan)))

    gender  mapped
0        m    Male
1        f  Female
2  missing     NaN
3     Male    Male
4        U       U

如果你在一个数据框架中有多个列需要重新映射，那么这个问题就更严重了:

def remap(data,dict_labels):
    """
    This function take in a dictionnary of labels : dict_labels 
    and replace the values (previously labelencode) into the string.

    ex: dict_labels = {{'col1':{1:'A',2:'B'}}

    """
    for field,values in dict_labels.items():
        print("I am remapping %s"%field)
        data.replace({field:values},inplace=True)
    print("DONE")

    return data

希望对别人有用。

干杯

映射可以比替换快得多

如果您的字典有多个键，使用map可能比replace快得多。这种方法有两个版本，这取决于你的字典是否穷尽地映射了所有可能的值(以及你是否希望不匹配的值保留它们的值或被转换为nan):

详尽的映射

在本例中，表单非常简单:

df['col1'].map(di)       # note: if the dictionary does not exhaustively map all
                         # entries then non-matched entries are changed to NaNs

尽管map通常以函数作为参数，但它也可以以字典或系列作为参数

简单的映射

如果你有一个非穷尽映射，并且希望保留现有的不匹配的变量，你可以添加fillna:

df['col1'].map(di).fillna(df['col1'])

正如@jpp在这里的回答:通过字典有效地替换pandas系列中的值

基准

在pandas 0.23.1版本中使用以下数据:

di = {1: "A", 2: "B", 3: "C", 4: "D", 5: "E", 6: "F", 7: "G", 8: "H" }
df = pd.DataFrame({ 'col1': np.random.choice( range(1,9), 100000 ) })

使用%timeit进行测试时，map似乎比replace快大约10倍。

请注意，使用map的加速将随着数据的不同而不同。最大的加速似乎是使用大字典和详尽的替换。参见@jpp的回答(上面有链接)，了解更广泛的基准测试和讨论。

作为Nico Coallier(应用于多个列)和U10-Forward(使用apply风格的方法)提出的扩展，并将其总结为一行程序，我建议:

df.loc[:,['col1','col2']].transform(lambda x: x.map(lambda x: {1: "A", 2: "B"}.get(x,x))

transform()将每一列作为一个系列处理。与.apply()相反，它传递在DataFrame中聚合的列。

因此，您可以应用Series方法map()。

最后，我发现了这个行为多亏了U10，你可以在.get()表达式中使用整个系列。除非我误解了它的行为，它按顺序处理系列而不是按位处理。 .get(x,x)表示映射字典中没有提到的值，否则.map()方法会将这些值视为Nan

你可以用数据帧中缺失的对来更新你的映射字典。例如:

df = pd.DataFrame({'col1': ['a', 'b', 'c', 'd', np.nan]})
map_ = {'a': 'A', 'b': 'B', 'd': np.nan}

# Get mapping from df
uniques = df['col1'].unique()
map_new = dict(zip(uniques, uniques))
# {'a': 'a', 'b': 'b', 'c': 'c', 'd': 'd', nan: nan}

# Update mapping
map_new.update(map_)
# {'a': 'A', 'b': 'B', 'c': 'c', 'd': nan, nan: nan}

df['col2'] = df['col1'].map(dct_map_new)

结果:

  col1 col2
0    a    A
1    b    B
2    c    c
3    d  NaN
4  NaN  NaN