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如何将数据类型分类变量转换为数字变量?

pandas python

stone rock · 技术社区 · 6 年前

我已经创建了 agebin column from age column。我用 pd.cut()创建了 agebin check below:。


   
    
     
      
       
        
         traindata=data.assign(age_bins=pd.cut(data.age,4,retbins=false,labels=range(1,5),include_lowest=true))。

数据['agebin']=traindata['age_bin']
现在,当我看到data.info,然后agebinhas dtypecategory并且我希望它是数字数据,因为我在培训模型时得到了value error。如何将dtype:category转换为numeric。我很困惑dtype是如何分类的,因为当我看到data['agebin'].head().all values are 1,2,3 or 4 but in data.info it is showingagebin.as categorical.


我想将agebin从categorical改为numerical dtype.




=
traindata = data.assign(age_bins =  pd.cut(data.age, 4, retbins=False,labels=range(1, 5), include_lowest=True))

data['agebin'] = traindata['age_bins']


现在当我看到data.info时老年人具有数据类型category我希望它是数值数据,因为我在训练模型时得到了值误差。如何将dtype:category转换为numeric。我很困惑数据类型是如何分类的,因为当我看到data['agebin'].head()所有值都是1、2、3或4,但在data.info中显示老年人分类的。

我想换衣服老年人从分类到数字数据类型。

2 回复 | 直到 6 年前

nimrodz 6 年前

使用 pd.to_numeric

data.agebin= pd.to_numeric(data.agebin, errors='coerce')

ALollz 6 年前

@尼姆罗兹完美地回答了这个问题。

我只是想补充一点,你得到 category 年龄箱的数据类型是由于 pd.cut .

输出:熊猫。分类、系列或ndarray

一个类似数组的对象,表示每个值对应的bin x.类型取决于标签 .

scalars序列:返回系列x或a的系列熊猫。所有其他输入的分类。存储在中的值为不管序列中的类型是什么。

false:返回整数的ndarray。

如果你准备好了 labels=False 默认情况下,它将返回一个整数 age_bins 但它从0开始编号。如果你想的话,你可以加一个。

traindata = data.assign(age_bins =  pd.cut(data.age, 4, retbins=False, labels=False, include_lowest=True))
traindata['age_bins'] = traindata.age_bins+1

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