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使用pandas把某一列的字符值转换为数字的实例

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使用map的方法就可以实现把某一列的字符类型的值转换为数字。

class_mapping = {'A':0, 'B':1}

data[class] = data[class].map(class_mapping)

首先定义一个字典，然后使用map方法就可以把某一列的字符类型的值转换为数字。

以上就是对使用pandas把某一列的字符值转换为数字的认识。

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时间： 2019-01-29

摘要:本文主要是讲解怎么样替换某一列的一个值. 应用场景: 假如我们有以下的数据集: 我们想把里面不是pre的字符串全部换成Nonpre,我们要怎么做呢? 做法很简单. df['col2']=df['col1'] df.loc[df['col1'] !=' pre','col2']=Nonpre 以上这篇python pandas 如何替换某列的一个值就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们.

在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理. 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理. 目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncoder来进行快速的转换: 2,通过mapping方式,将类别映射为数值.不过这种方法适用范围有限: 3,通过get_dummies方法来转换. import pandas as