<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 953 entries, 0 to 952 Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 user_id 953 non-null int64 1 birthday 953 non-null int64 2 gender 953 non-null int64 dtypes: int64(3) memory usage: 22.5 KB

根据您提供的信息，这是一个 Pandas DataFrame，它有三列，分别是“user_id”、“birthday”和“gender”，共有953行数据。其中，“user_id”、“birthday”和“gender”列的数据类型均为整数（int64）。该DataFrame的内存占用为22.5 KB。

如果您需要将其转换为其他格式，可以使用Pandas提供的to_*系列函数，例如to_csv()将其转换为CSV格式，to_excel()将其转换为Excel格式等。如果您需要对DataFrame进行数据处理，也可以使用Pandas提供的各种方法和函数。

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<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 8068 entries, 0 to 8067 Data columns (total 11 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 ID 8068 non-null int64 1 Gender 8068 non-null object 2 Ever_Married 7928 non-null object 3 Age 8068 non-null int64 4 Graduated 7990 non-null object 5 Profession 7944 non-null object 6 Work_Experience 7239 non-null float64 7 Spending_Score 8068 non-null object 8 Family_Size 7733 non-null float64 9 Var_1 7992 non-null object 10 Segmentation 8068 non-null object dtypes: float64(2), int64(2), object(7) memory usage: 693.5+ KB 上述结果显示中哪个是包含字符串类型的列，请将包含字符串类型数据的列转换为数字类型

从上面的输出结果来看，包含字符串类型的列有：Gender、Ever_Married、Graduated、Profession、Spending_Score、Var_1 和 Segmentation。这些列都是分类变量，可以使用 `LabelEncoder()` 函数将它们转换为数值变量。

下面是一个示例代码，可以将这些分类变量转换为数值变量：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 对分类变量进行 LabelEncoder 编码
le = LabelEncoder()
df['Gender'] = le.fit_transform(df['Gender'].astype(str))
df['Ever_Married'] = le.fit_transform(df['Ever_Married'].astype(str))
df['Graduated'] = le.fit_transform(df['Graduated'].astype(str))
df['Profession'] = le.fit_transform(df['Profession'].astype(str))
df['Spending_Score'] = le.fit_transform(df['Spending_Score'].astype(str))
df['Var_1'] = le.fit_transform(df['Var_1'].astype(str))
df['Segmentation'] = le.fit_transform(df['Segmentation'].astype(str))

在这个示例代码中，`LabelEncoder()` 函数对每个分类变量进行编码，将其转换为数值变量，并将其覆盖到原始数据集中。这个过程会修改原始数据集，所以在应用这个方法之前建议先备份原始数据集。

D:\ProgramData\Anaconda3\python.exe C:/Users/tongt/PycharmProjects/pythonProject/svm（一对多）.py <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 9261 entries, 0 to 9260 Data columns (total 2 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- ------ -------------- ----- 0 text 9261 non-null object 1 distance 9261 non-null object dtypes: object(2) memory usage: 144.8+ KB None Building prefix dict from the default dictionary ... Loading model from cache C:\Users\tongt\AppData\Local\Temp\jieba.cache Loading model cost 0.359 seconds. Prefix dict has been built successfully. forrtl: error (200): program aborting due to control-C event Image PC Routine Line Source libifcoremd.dll 00007FFF297E3B58 Unknown Unknown Unknown KERNELBASE.dll 00007FFFACA1D4B5 Unknown Unknown Unknown KERNEL32.DLL 00007FFFADF855A0 Unknown Unknown Unknown ntdll.dll 00007FFFAF0E485B Unknown Unknown Unknown

这是一个比较奇怪的错误信息，似乎是在运行 svm（一对多）.py 文件的时候出现了问题。其中的 forrtl 错误可能与 Fortran 相关，而这个程序中并没有使用到 Fortran，因此需要进一步排查代码或者环境是否存在问题。另外，这个错误信息似乎也没有给出具体的出错位置或者原因，需要进一步调试。