写一份代码利用LabelEncoder将df['configuration']中值为‘normal'的编码为7,值为’overload'的编码为 8,值为‘stall的编码为9
时间: 2024-05-13 09:19:40 浏览: 7
以下是示例代码:
```python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
# 创建 LabelEncoder 对象
le = LabelEncoder()
# 对 configuration 列进行编码
df['configuration'] = le.fit_transform(df['configuration'])
# 将 normal 编码为 7,overload 编码为 8,stall 编码为 9
df.loc[df['configuration'] == le.transform(['normal'])[0], 'configuration'] = 7
df.loc[df['configuration'] == le.transform(['overload'])[0], 'configuration'] = 8
df.loc[df['configuration'] == le.transform(['stall'])[0], 'configuration'] = 9
```
以上代码首先使用 LabelEncoder 将 configuration 列中的字符串编码为数值。然后,使用 loc 方法将 normal、overload 和 stall 对应的编码值改为 7、8 和 9。
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```
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import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('filename.csv')
# 删除 a 列中值为0的行
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```
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