Преобразовать несколько категориальных столбцов

В моем наборе данных у меня есть два категориальных столбца, которые я хотел бы перечислить. Оба столбца содержат страны, некоторые перекрываются (отображаются в обоих столбцах). Я хотел бы дать одно и то же число в столбцах 1 и 2 для одной и той же страны.

Мои данные выглядят примерно так:

import pandas as pd

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

В настоящее время я преобразовываю данные как:

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

Однако это не делает различий между FR и ES. Есть ли другой простой способ прийти к следующему выводу?

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

Вот один из способов

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

Или

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

Вы можете установить в LabelEncoder () уникальные значения в вашем фрейме данных, а затем преобразовать.

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.uniqueс return_invesere. Хотя тогда вам нужно восстановить DataFrame.

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