複数のカテゴリー列を変換する

私のデータセットには、列挙したい2つのカテゴリー列があります。2つの列には両方の国が含まれており、一部が重複しています（両方の列に表示されます）。同じ国のcolumn1とcolumn2に同じ番号を付けたいのですが。

私のデータは次のように見えます：

import pandas as pd

d = {'col1': ['NL', 'BE', 'FR', 'BE'], 'col2': ['BE', 'NL', 'ES', 'ES']}
df = pd.DataFrame(data=d)
df

現在、私はデータを次のように変換しています：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
df.apply(LabelEncoder().fit_transform)

ただし、これはFRとESを区別しません。次の出力に到達する別の簡単な方法はありますか？

o = {'col1': [2,0,1,0], 'col2': [0,2,4,4]}
output = pd.DataFrame(data=o)
output

ここに一つの方法があります

df.stack().astype('category').cat.codes.unstack()
Out[190]: 
   col1  col2
0     3     0
1     0     3
2     2     1
3     0     1

または

s=df.stack()
s[:]=s.factorize()[0]
s.unstack()
Out[196]: 
   col1  col2
0     0     1
1     1     0
2     2     3
3     1     3

まず、LabelEncoder（）をデータフレーム内の一意の値に適合させ、次に変換できます。

le = LabelEncoder()
le.fit(pd.concat([df.col1, df.col2]).unique()) # or np.unique(df.values.reshape(-1,1))

df.apply(le.transform)
Out[28]: 
   col1  col2
0     3     0
1     0     3
2     2     1
3     0     1

np.uniqueとreturn_invesere。ただし、DataFrameを再構築する必要があります。

pd.DataFrame(np.unique(df, return_inverse=True)[1].reshape(df.shape),
             index=df.index,
             columns=df.columns)

   col1  col2
0     3     0
1     0     3
2     2     1
3     0     1