Pandas变为数字 - Python

在数据分析和机器学习中，我们通常需要将非数字的数据（例如字符串或类别变量）转换为数字，以便更好地进行处理和建模。Pandas是一个广泛使用的Python库，在数据处理和处理中具有各种功能。在这里，我们将介绍如何使用Pandas进行数字转换。

使用Pandas进行数字转换

在Pandas中，我们可以使用factorize()函数将类别变量转换为数字。这个方法将返回一个元组，其中包含两个数组：一个数组将类别变量转换为数字，另一个数组将数字转换回原始类别变量。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female']})

data['Gender_encoded'] = data['Gender'].factorize()[0]

print(data)

输出结果：

   Gender  Gender_encoded
0    Male               0
1  Female               1
2    Male               0
3    Male               0
4  Female               1

我们还可以使用map()函数将非数字数据转换为数字。这需要我们先创建一个字典，其中将每个类别映射到一个数字。然后我们可以使用map()函数将类别变量转换为数字。

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'Gender': ['Male', 'Female', 'Male', 'Male', 'Female']})

gender_map = {'Male': 0, 'Female': 1}

data['Gender_encoded'] = data['Gender'].map(gender_map)

print(data)

输出结果：

   Gender  Gender_encoded
0    Male               0
1  Female               1
2    Male               0
3    Male               0
4  Female               1

除了上述两种方法外，我们还可以使用LabelEncoder()类和OneHotEncoder()类来进行数字转换。LabelEncoder()类将类别变量转换为顺序数字，而OneHotEncoder()类将类别变量转换为二进制编码的向量。在这里，我们只是介绍基本的factorize()和map()方法。

结语

Pandas提供了一些简单的方法来处理非数字数据。使用上述方法之一，我们可以轻松地将类别变量转换为数字，并将其用于数据分析和机器学习建模。