diabetes['gender']=diabetes['gender'].map({'Male': 0, 'Female': 1})
时间: 2023-09-08 22:08:58 浏览: 35
这是一个将 diabetes 数据集中的 `gender` 列进行转换的例子。该语句使用了 `map()` 函数,将 `gender` 列中的字符串类型的值('Male' 和 'Female')分别映射为整数类型的值(0 和 1)。具体来说,该语句将数据集中 `gender` 列中的 'Male' 值映射为 0,将 'Female' 值映射为 1,然后将这些映射后的值赋给了 `gender` 列。这样,`gender` 列中的值就从字符串类型转换为了整数类型。
相关问题
diabetes=diabetes.astype({'gender': 'int', 'smoking_history': 'int'})和diabetes['gender']=diabetes['gender'].map({'Male': 0, 'Female': 1})作用一样吗
这两个语句的作用是相同的,都是将 `diabetes` 数据集中的 `gender` 列的值从字符串类型转换为整数类型。但是,它们的实现方式不同。
第一个语句 `diabetes=diabetes.astype({'gender': 'int', 'smoking_history': 'int'})` 是将整个 `diabetes` 数据集中的 `gender` 列和 `smoking_history` 列都转换为整数类型。这句话的意思是将 `gender` 和 `smoking_history` 列的数据类型都转换为整数类型。这种方式适用于需要批量转换多个列的情况。
而第二个语句 `diabetes['gender']=diabetes['gender'].map({'Male': 0, 'Female': 1})` 是只将 `diabetes` 数据集中的 `gender` 列的值从字符串类型转换为整数类型。这句话的意思是将 `gender` 列中的 'Male' 值映射为 0,将 'Female' 值映射为 1,然后将这些映射后的值赋给了 `gender` 列。这种方式适用于只需要转换某一列的情况。
diabetes1=diabetes[:, 8]==1
根据代码片段的语法,`diabetes` 应该是一个 Numpy 数组,而 `diabetes1` 是使用布尔索引筛选出来的新数组,用于选择 `diabetes` 中糖尿病结果为 1 的数据。因此,正确的代码应该是:
```python
import numpy as np
# 假设 diabetes 是一个 Numpy 数组,第 8 列表示糖尿病结果
diabetes1 = diabetes[:, 8] == 1
```
这样,`diabetes1` 就是一个布尔数组,其中 `True` 表示该样本糖尿病结果为 1,`False` 表示结果为 0。可以使用该数组来选择 `diabetes` 数组中符合条件的数据。