怎么将数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中数据类型为yes/no的数据转换成数值型数据
时间: 2023-11-12 16:09:07 浏览: 49
将数据类型为yes/no的数据转换成数值型数据可以采用以下两种方式:
1. 将yes替换为1,将no替换为0,可以使用Python中的replace()方法来实现,例如:
```python
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
# 将yes替换为1,将no替换为0
df = df.replace({'yes': 1, 'no': 0})
```
2. 将yes编码为1,将no编码为0,可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder类来实现,例如:
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
import pandas as pd
# 读取数据集
df = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
# 将yes编码为1,将no编码为0
le = LabelEncoder()
df['Column_Name'] = le.fit_transform(df['Column_Name'])
```
其中,'Column_Name'是需要转换的列名。
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1. 导入所需的库
```python
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
```
2. 读取数据集
```python
data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
```
3. 对NObeyesdad属性进行编码
```python
le = LabelEncoder()
data['NObeyesdad'] = le.fit_transform(data['NObeyesdad'])
```
通过LabelEncoder将NObeyesdad属性的离散值转换为数字,并将转换后的数据覆盖原数据集中的NObeyesdad属性。这样就可以将NObeyesdad属性改为数字的数据了。
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1. 首先,导入pandas库并读取数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv。
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
```
2. 然后,使用DataFrame的loc()方法提取Gender列为Female或Male的数据,并将结果保存到新的DataFrame中。
```python
female_df = df.loc[df['Gender'] == 'Female']
male_df = df.loc[df['Gender'] == 'Male']
```
这样就可以将Gender为Female和Male的数据分别提取出来并保存到新的DataFrame中。如果需要将这些数据保存到文件中,可以使用to_csv()方法,如下所示:
```python
female_df.to_csv('female.csv', index=False)
male_df.to_csv('male.csv', index=False)
```
完整的代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')
female_df = df.loc[df['Gender'] == 'Female']
male_df = df.loc[df['Gender'] == 'Male']
female_df.to_csv('female.csv', index=False)
male_df.to_csv('male.csv', index=False)
```
希望能对你有所帮助!