pandas - 如何分解具有相同值的多个数据框列？

Question

我有一些足球数据，其中包含两个球队名称和一些数字数据:

ar = [
    ["browns", "patriots", 2, 5],
    ["patriots", "bills", 4, 15],
    ["browns", "bills", 1, 10],
    ["eagles", "browns", 3, 11]
]

frame = pandas.DataFrame(ar, columns=['Team1', 'Team2', 'Down', 'ToGo'])

我想将团队名称转换为枚举类型，我可以对第一个团队名称执行此操作，例如:

frame['Team1'], uniques = frame['Team1'].factorize()

如何同时对两个团队名称执行此操作，以便具有一致的唯一性并且不存在缺失值？请注意，'bills' 不在 Team1 列中，因此我不能仅应用映射(尽管我也不知道如何执行此操作)。

编辑:生成的团队名称应如下所示:

   Team1  Team2
0      0      1
1      1      3
2      0      3
3      2      0

因此，“browns”始终标记为“0”，在第 0 行中标记为 Team1，在第 3 行中标记为 Team2。

Answer 1

import numpy as np

# get the unique values from the two columns
unique = np.unique(df[['Team1', 'Team2']])
# get the factors 
factors = np.arange(len(unique))
# map the values to the corresponding factor 
df[['Team1', 'Team2']] = df[['Team1', 'Team2']].replace(unique, factors)

>>> df

   Team1  Team2  Down  ToGo
0      1      3     2     5
1      3      0     4    15
2      1      0     1    10
3      2      1     3    11