python 分类型数据转化数值型
将分类型变量转换成数值型变量的两种方法
一、map映射
性别映射数值
先创建一个map ,再将map映射到表格中的值
sex_mapping = {"male": 0, "female": 1}
train_df['Sex'] = train_df['Sex'].map(sex_mapping)
二、get_dummies（）函数
俗称独热编码(one-hot编码)
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)
参数说明：
- data : array-like, Series, or DataFrame 输入的数据
- prefix : string, list of strings, or dict of strings, default None
- get_dummies转换后，列名的前缀
- columns : list-like, default None 指定需要实现类别转换的列名
- dummy_na : bool, default False 增加一列表示空缺值，如果False就忽略空缺值
- drop_first : bool, default False 获得k中的k-1个类别值，去除第一个
类似SPSS中将分类型变量替换成数值型变量的转换过程
三、直接定位替换
Sex性别列处理：male用0，female用1
data_train.loc[data_train["Sex"] == "male","Sex"] = 0
data_train.loc[data_train["Sex"] == "female","Sex"] = 1
结果与第一种方法一致