如何将pandas列数值按大小顺序映射为1-50范围且保留重复值

需求为将列的唯一值按从小到大排序，分别映射为1、2、...、N（N为唯一值总数），重复值保留相同映射值，可通过以下两种方法实现：

方案1：使用rank函数（最简洁） #

pandas内置的rank方法配合dense排序模式，刚好可以实现连续不跳号的排名，完全符合需求，代码如下：

geodf['Areas'] = geodf['Areas'].rank(method='dense').astype(int)

参数说明：

• method='dense'：重复值排名相同，后续排名不会跳号，比如三个相同值排第1，下一个不同值直接排第2
• astype(int)：rank默认返回浮点数，转成整数符合输出要求
  运行上述代码后，输出结果和你给出的示例完全一致。

方案2：自定义映射字典（灵活度更高） #

如果后续需要调整映射规则，你可以先对唯一值排序生成映射关系，再替换列值：

# 提取列的唯一值并升序排序
sorted_unique = sorted(geodf['Areas'].unique())
# 生成「原始值-目标序号」的映射字典
value_map = {val: idx + 1 for idx, val in enumerate(sorted_unique)}
# 替换列值
geodf['Areas'] = geodf['Areas'].map(value_map)

两种方案性能都可以满足200+行甚至更大规模数据的处理需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Arnoldo Oliva