pandas数据类型转换,pandas如何将类别属性转化为数值属性

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pandas数据类型转换,pandas如何将类别属性转化为数值属性

以下内容主要是针对遇上pandas如何将类别属性转化为数值属性等问题,我们该怎么处理呢。下面这篇文章将为你提供一个解决思路,希望能帮你解决到相关问题。

一、什么是类别属性

类别属性是指数据集中的一种数据类型,它通常用来表示一个实体的某些特征或属性。类别属性可以是离散的,也可以是连续的,但是最重要的是,它们不能被数值表示,也不能被计算。

二、pandas中如何将类别属性转化为数值属性

在pandas中,可以使用get_dummies()函数将类别属性转化为数值属性,该函数将类别属性转换为多个二元变量,从而将其转换为数值属性。

例如,有一个数据集,其中包含一个类别属性“性别”,有两个可能的值,即“男”和“女”,可以使用以下代码将其转换为数值属性:


import pandas as pd

# 加载数据集
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用get_dummies()函数将类别属性转换为数值属性
df_dummies = pd.get_dummies(df,columns=['性别'])

运行以上代码,就可以将类别属性转换为数值属性,即将“性别”列转换为“性别_男”和“性别_女”两列,这两列的值为0或1,其中0表示该样本属于“男”类别,1表示属于“女”类别。

三、总结

在pandas中,可以使用get_dummies()函数将类别属性转化为数值属性,该函数将类别属性转换为多个二元变量,从而将其转换为数值属性。这样,就可以通过数值属性来表示类别属性,从而使用数值计算方法对数据进行分析。

以上就是为你整理的pandas如何将类别属性转化为数值属性全部内容,希望文章能够帮你解决相关问题,更多请关注本站相关栏目的其它相关文章!

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