<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。