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})
时间: 2023-10-07 17:11:11 浏览: 41
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。
请问还有其他问题吗?
相关问题
data_qustop = data_cut.apply(lambda x: [i for i in x if i not in stopword])为什么运行不出来
这个代码是将 `data_cut` 中的每个文本进行分词,并去掉其中的停用词。可能出现问题的原因有以下几种:
1. `data_cut` 的类型不是 pandas 的 DataFrame 类型。如果 `data_cut` 是一个列表或者其他类型的对象,那么就无法使用 `apply()` 方法。你需要将 `data_cut` 转换为 DataFrame 类型,例如:
```python
import pandas as pd
data_cut = pd.DataFrame(data_cut)
```
2. `stopword` 没有被正确定义。在运行这段代码之前,你需要先定义 `stopword`,例如:
```python
stopword = ['的', '了', '是', '我', '你', '他', '她', ...]
```
你可以根据需要修改 `stopword` 的内容。
3. `data_cut` 中的每个元素不是一个列表类型。如果 `data_cut` 中的每个元素是一个字符串类型,那么就无法进行列表推导式。你需要先将每个字符串分词,然后再进行处理。例如:
```python
import jieba
data_qustop = data_cut.apply(lambda x: [i for i in jieba.lcut(x[0]) if i not in stopword])
```
在上面的代码中,我们使用了 `jieba` 库对每个字符串进行了分词,然后再进行处理。
如果你仍然无法解决问题,请提供更多的代码和错误信息,以便我们更好地帮助你。
result = data[data.apply(lambda x: newstr in x.values, axis=1)]
这行代码用于筛选出数据中宿舍号等于输入的newstr的所有行。apply函数是pandas库中的一个函数,它可以将传入的函数应用于DataFrame的每一行或每一列,axis=1表示按行进行操作。lambda函数x.values返回的是DataFrame的一行数据,这里判断newstr是否在x.values中,如果是则返回True,否则返回False。最终返回的是一个Bool类型的Series,True表示该行符合条件,False表示不符合条件。将该Series传入data中,会筛选出所有符合条件的行组成的DataFrame。
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