Python DataFrameの任意の文字に番号をふりたい

Question

##質問内容
以下のデータフレームの"team"に番号をふりたい（1から6まで）のですが，方法が分からないです．
"team"の横に新しく，カラムを追加したいです．
"team"のところを簡単な文字に変えて，教えて頂いても大丈夫です．
よろしくお願いいたします。

##変更例
index team
0 Yomiuri Giants
1 Yomiuri Giants
2 Yomiuri Giants
3 Yomiuri Giants
4 Yomiuri Giants
... ...
451 Yakult Swallows
452 Yakult Swallows
453 Yakult Swallows
454 Yakult Swallows
455 Yakult Swallows

↓
index team　　　　　　　team_num
0 Yomiuri Giants 　　　　　　　1
1 Yomiuri Giants 　　　　　　　1
2 Yomiuri Giants 　　　　　　　1 　　　　　　　
3 Yomiuri Giants 　　　　　　　1
4 Yomiuri Giants 　　　　　　　1
... ... 　　　　　　　　・・・
451 Yakult Swallows 　　　　　6
452 Yakult Swallows 　　　　　6
453 Yakult Swallows 　　　　　6
454 Yakult Swallows 　　　　　6
455 Yakult Swallows 　　　　　6

Answer 1

手順は

(1) term 列を Category Typeに変換
(2) Category化したterm列よりカテゴリーコード(codes)を取得
(3) 上記の値に１を足す（カテゴリーコードは0から振られるので）
(4) 以上の結果をterm_num列に入れる

です。
このように書くと面倒そうですが、実際は

df['term_num'] = df['term'].astype('category').cat.codes + 1

の１行で書けます。

一応動作確認

import pandas as pd

N = 20
df = pd.DataFrame({
    'term': ['termA','termB','termC','termD','termE','termF','termC']
})

df['term_num'] = df['term'].astype('category').cat.codes + 1
print(df)
#    term  term_num
#0  termA         1
#1  termB         2
#2  termC         3
#3  termD         4
#4  termE         5
#5  termF         6
#6  termC         3

Answer 2

キーがチーム名、値が番号のマップで用意し、applyでチーム名から番号を引っ張ってくるようにすればよいです。

mport pandas as pd

m = {s:i+1 for i,s in enumerate('ABC')}
print(m) # {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3} # チーム名と番号の組み合わせ

df = pd.DataFrame({'team':['A', 'A', 'B', 'C']})
df['team_num'] = df['team'].apply( lambda s: m[s])
print(df)
#  team  team_num
#0    A         1
#1    A         1
#2    B         2
#3    C         3

なお、既存のデータフレームからチーム名を抽出し番号を振りたいなら以下のような感じで出来ます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'team':['A', 'A', 'B', 'C']})

# dfからチーム名を抽出して昇順に番号付け
m = {s:i+1 for i,s in enumerate(sorted(set(df['team'])))}
print(m) # {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}

df['team_num'] = df['team'].apply( lambda s: m[s])
print(df)
#  team  team_num
#0    A         1
#1    A         1
#2    B         2
#3    C         3