Python Pandasテーブルのテキスト値を一意のIDに置き換えるにはどうすればよいですか？

カテゴリカルdtypeを利用します：

In [97]: x['ID'] = x.name.astype('category').cat.rename_categories(range(1, x.name.nunique()+1))

In [98]: x
Out[98]:
    name  v1  v2  v3 ID
0  Aaron   3   5   7  1
1  Aaron   3   6   9  1
2  Aaron   3   6  10  1
3  Brave   4   6   0  2
4  Brave   3   6   1  2

数値の代わりに文字列IDが必要な場合は、次を使用できます。

x.name.astype('category').cat.rename_categories([str(x) for x in range(1,x.name.nunique()+1)])

または、@ MedAliが彼の回答で述べたように、 method --demoを使用しますfactorize()。

In [141]: x['cat'] = pd.Categorical((pd.factorize(x.name)[0] + 1).astype(str))

In [142]: x
Out[142]:
    name  v1  v2  v3 ID cat
0  Aaron   3   5   7  1   1
1  Aaron   3   6   9  1   1
2  Aaron   3   6  10  1   1
3  Brave   4   6   0  2   2
4  Brave   3   6   1  2   2

In [143]: x.dtypes
Out[143]:
name      object
v1         int64
v2         int64
v3         int64
ID      category
cat     category
dtype: object

In [144]: x['cat'].cat.categories
Out[144]: Index(['1', '2'], dtype='object')

または整数としてカテゴリを持つ：

In [154]: x['cat'] = pd.Categorical((pd.factorize(x.name)[0] + 1))

In [155]: x
Out[155]:
    name  v1  v2  v3 ID cat
0  Aaron   3   5   7  1   1
1  Aaron   3   6   9  1   1
2  Aaron   3   6  10  1   1
3  Brave   4   6   0  2   2
4  Brave   3   6   1  2   2

In [156]: x['cat'].cat.categories
Out[156]: Int64Index([1, 2], dtype='int64')

説明：

In [99]: x.name.astype('category')
Out[99]:
0    Aaron
1    Aaron
2    Aaron
3    Brave
4    Brave
Name: name, dtype: category
Categories (2, object): [Aaron, Brave]

In [100]: x.name.astype('category').cat.categories
Out[100]: Index(['Aaron', 'Brave'], dtype='object')

In [101]: x.name.astype('category').cat.rename_categories([1,2])
Out[101]:
0    1
1    1
2    1
3    2
4    2
dtype: category
Categories (2, int64): [1, 2]

factorize()メソッドの説明：

In [157]: (pd.factorize(x.name)[0] + 1)
Out[157]: array([1, 1, 1, 2, 2])

In [158]: pd.Categorical((pd.factorize(x.name)[0] + 1))
Out[158]:
[1, 1, 1, 2, 2]
Categories (2, int64): [1, 2]