data['gender'] = data['gender'].apply(lambda x: 1 if x == 'Male' else 0) data['ever_married'] = data['ever_married'].apply(lambda x: 1 if x == 'Yes' else 0) data['Residence_type'] = data['Residence_type'].apply(lambda x: 1 if x == 'Urban' else 0) data = data[data['smoking_status'] != 'Unknown'] data['smoking_status'] = data['smoking_status'].map({'smokes': 2, 'formerly smoked': 1, 'never smoked': 0}) data['work_type'] = data['work_type'].map({'Private': 4, 'Self-employed': 3, 'Govt_job': 2, 'Never_worked': 1, 'children': 0})

这段代码是对数据集中的一些特征进行了处理和转换操作。具体来说，它使用了 lambda 函数和 apply 方法来对特定的列进行映射和转换。

首先，对于 'gender' 列，使用 lambda 函数将 'Male' 转换为 1，其他值转换为 0。

接下来，对于 'ever_married' 列，同样使用 lambda 函数将 'Yes' 转换为 1，其他值转换为 0。

然后，对于 'Residence_type' 列，使用 lambda 函数将 'Urban' 转换为 1，其他值转换为 0。

接着，通过筛选操作，将 'smoking_status' 列中值为 'Unknown' 的行删除。

最后，使用 map 方法将 'smoking_status' 列的取值进行映射转换，将 'smokes' 映射为 2，'formerly smoked' 映射为 1，'never smoked' 映射为 0。

最后一行代码类似地使用了 map 方法，对 'work_type' 列进行映射转换，将不同的取值映射为相应的数字。

这些处理和转换操作通常是为了将原始数据转化为机器学习模型所需的格式或者更好地适应模型的训练需求。

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