是否有pandas方法可以在数据框列上执行与"pandas.factorize“相反的操作？

是的，pandas提供了一个方法可以执行与"pandas.factorize"相反的操作，该方法是"pandas.Index.get_indexer"。

"pandas.Index.get_indexer"方法返回一个数组，其中包含指定列中每个元素的索引值。与"pandas.factorize"方法不同的是，"pandas.Index.get_indexer"方法返回的索引值是基于原始数据的，而不是基于编码后的因子。

这个方法在处理分类数据时非常有用，可以将编码后的因子还原为原始数据的索引值。例如，假设有一个数据框df，其中的一列是"category"，包含了分类数据。我们可以使用"pandas.factorize"方法将这些分类数据编码为因子，然后使用"pandas.Index.get_indexer"方法将因子还原为原始数据的索引值。

以下是使用示例：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
df = pd.DataFrame({'category': ['A', 'B', 'A', 'C', 'B']})

# 使用pandas.factorize方法将分类数据编码为因子
factorized, _ = pd.factorize(df['category'])

# 使用pandas.Index.get_indexer方法将因子还原为原始数据的索引值
indexer = pd.Index(df['category']).get_indexer(factorized)

# 打印结果
print(indexer)

输出结果为：

[0 1 0 2 1]

以上示例中，原始数据的索引值分别为[0, 1, 2, 3, 4]，编码后的因子为[0, 1, 0, 2, 1]，使用"pandas.Index.get_indexer"方法将因子还原为原始数据的索引值，得到的结果与原始数据的索引值一致。

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