当我们需要将一组离散的值转换为数字表示时，可以使用Python Pandas库中的factorize()函数。在这个过程中，同样的值会被标记为相同的数字，不同的值会被标记为不同的数字。这个函数会返回两个对象，一个是转换后的数字，另一个是原始的离散值。下面我们详细讲解一下factorize()函数的完整攻略，同时提供实例说明。
1. 函数语法
pandas.factorize(values, sort=False, na_sentinel=-1, size_hint=None)
其中，values参数为需要转换的离散值，可以是一维数组，列表，Series等。
2. 函数参数
sort参数：表示是否需要对重复元素进行排序。默认为False。na_sentinel参数：表示有缺失值（NaN）的情况下需要被标记的数字。默认为-1。size_hint参数：表示返回一个指定长度的数组。
3. 实例说明
下面是一个使用factorize()函数的实例。在这个例子中，我们有一组离散数据，需要将它转换为数字表示:
import pandas as pd
import numpy as np
# 原始的离散数据
data = ['apple', 'orange', 'orange', 'banana', 'apple', np.nan, 'banana', 'banana']
# 转换为数字表示
fact, labels = pd.factorize(data)
# 打印数字数组和离散值数组
print(fact)
print(labels)
结果输出：
[ 0 1 1 2 0 -1 2 2]
Index(['apple', 'orange', 'banana'], dtype='object')
在输出中，我们可以看到重复的离散值被转换为相同的数字，而不同的离散值被标记成不同的数字。同时，我们可以看到原始数据中有一个缺失值，在fact数组中被标记为-1。labels数组则包含原始数据中出现过的所有离散值。
4. 总结
Python Pandas中的factorize()函数是一个方便的工具，可以帮助我们将离散的值转换成数字表示，同时还能处理缺失数据并保留离散值的信息。