如何用Pandas将字符串列转为新整数列？已尝试pd.get_dummies

方法1：自定义映射字典 + map() 方法 #

这是最贴合需求的方式，手动定义映射关系后直接转换：

import pandas as pd

# 示例数据
df = pd.DataFrame({
    'department_str': ['sales', 'RandD', 'tech', 'sales', 'tech']
})

# 定义你需要的映射规则
dept_mapping = {'sales': 1, 'RandD': 2, 'tech': 3}

# 生成目标整数列
df['department_int'] = df['department_str'].map(dept_mapping)

执行后就能得到你想要的department_int列，完全匹配指定的映射关系。

方法2：分类编码（需指定顺序） #

如果不需要硬编码映射值，只要保证每个类别对应唯一整数，可通过分类类型实现，注意要指定类别顺序来匹配你的需求：

# 指定类别顺序，确保编码对应正确的整数
df['department_int'] = df['department_str'].astype(
    pd.CategoricalDtype(categories=['sales', 'RandD', 'tech'], ordered=True)
).cat.codes + 1  # 加1是因为默认编码从0开始，转为从1起始

为什么pd.get_dummies不适用？ #

pd.get_dummies()的作用是生成独热编码，会为每个字符串类别生成单独的二进制列（0或1），比如生成sales、RandD、tech三列，这和你需要的单一整数列需求不符，所以不适合这个场景。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mick Hirsh