今天做機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)，我們查看數(shù)據(jù)類型把類別換成我們需要的合適的類別，為后邊的處理做準(zhǔn)備。把類別category類型轉(zhuǎn)換成dummy/indicator變量。

首先介紹get_dummies():

pandas.get_dummies(data,?prefix=None,?prefix_sep='_',?dummy_na=False,?columns=None,sparse=False,?drop_first=False)：把類別category類型轉(zhuǎn)換成dummy/indicator變量。

columns?: list-like, default None

Column names in the DataFrame to be encoded.?If?columns?is None then all the columns with?object?or?category?dtype will be converted.

參數(shù)列將會被編碼。如果沒有給出，那么所有為object或category類型的列將會被轉(zhuǎn)換。

然后介紹astype()：

DataFrame.astype(dtype,?copy=True,?errors='raise',?**kwargs):轉(zhuǎn)換為一個明確的類型

df.dtypes Serial No. int64 GRE Score int64 TOEFL Score int64 University Rating object SOP float64 LOR float64 CGPA float64 Research int64 Admit object dtype: object

?

df['University Rating'] = df['University Rating'].astype('object') df.dtypes Serial No. int64 GRE Score int64 TOEFL Score int64 University Rating object SOP float64 LOR float64 CGPA float64 Research int64 Admit object dtype: object

?

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的pandas:数据类型的转换的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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