pandas学习笔记：某一列字符类型转换为离散的数值标签；将某一列数值类型转换成独热码
文章目录
- 将字符串变成离散的数值
- 将离散的数值变量变成独热码
import pandas as pd
将字符串变成离散的数值
- 整个“性别”列只有男和女
df = pd.DataFrame({"性别":["男","女","女","女","男","男","男","男","男","女","女","男"]})
df
| 性别 | |
|---|---|
| 0 | 男 |
| 1 | 女 |
| 2 | 女 |
| 3 | 女 |
| 4 | 男 |
| 5 | 男 |
| 6 | 男 |
| 7 | 男 |
| 8 | 男 |
| 9 | 女 |
| 10 | 女 |
| 11 | 男 |
- 将性别转换成可以用作数据分析的特征，把性别用离散值来表示
df["性别"] = pd.Categorical(df["性别"]).codes
df
| 性别 | |
|---|---|
| 0 | 1 |
| 1 | 0 |
| 2 | 0 |
| 3 | 0 |
| 4 | 1 |
| 5 | 1 |
| 6 | 1 |
| 7 | 1 |
| 8 | 1 |
| 9 | 0 |
| 10 | 0 |
| 11 | 1 |
将离散的数值变量变成独热码
from keras.utils import to_categorical
y = to_categorical(df["性别"],num_classes=2)
y
array([[0., 1.],[1., 0.],[1., 0.],[1., 0.],[0., 1.],[0., 1.],[0., 1.],[0., 1.],[0., 1.],[1., 0.],[1., 0.],[0., 1.]], dtype=float32)
pd.concat([df,pd.DataFrame(y)],axis=1)
| 性别 | 0 | 1 | |
|---|---|---|---|
| 0 | 1 | 0.0 | 1.0 |
| 1 | 0 | 1.0 | 0.0 |
| 2 | 0 | 1.0 | 0.0 |
| 3 | 0 | 1.0 | 0.0 |
| 4 | 1 | 0.0 | 1.0 |
| 5 | 1 | 0.0 | 1.0 |
| 6 | 1 | 0.0 | 1.0 |
| 7 | 1 | 0.0 | 1.0 |
| 8 | 1 | 0.0 | 1.0 |
| 9 | 0 | 1.0 | 0.0 |
| 10 | 0 | 1.0 | 0.0 |
| 11 | 1 | 0.0 | 1.0 |
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