mapp1={'Male':0,'Female':1} data['Gender']=data['Gender'].map(mapp1) data['Gender']=data['Gender'].fillna(0) data['Gender']=data['Gender'].astype(int) mapp2={'Loyal Customer':0,'disloyal Customer':1} data['Customer Type']=data['Customer Type'].map(mapp2) data['Customer Type']=data['Customer Type'].fillna(0) data['Customer Type']=data['Customer Type'].astype(int) mapp3={'Personal Travel':0,'Business travel':1} data['Type of Travel']=data['Type of Travel'].map(mapp3) data['Type of Travel']=data['Type of Travel'].fillna(0) data['Type of Travel']=data['Type of Travel'].astype(int) mapp4={'Business':0,'Eco':1,'Eco Plus':2} data['Class']=data['Class'].map(mapp4) data['Class']=data['Class'].fillna(0) data['Class']=data['Class'].astype(int) data.head()

这段代码是在对一个数据集进行数据预处理，将其中的部分列进行了映射、填充和类型转换的操作。

第一个映射字典将 'Male' 和 'Female' 分别映射为 0 和 1，第二个将 'Loyal Customer' 和 'disloyal Customer' 映射为 0 和 1，第三个将 'Personal Travel' 和 'Business travel' 映射为 0 和 1，第四个将 'Business'、'Eco' 和 'Eco Plus' 分别映射为 0、1 和 2。

接下来的 fillna 操作将缺失值填充为 0，最后的 astype 操作将数据类型转换为整数型。

最后，使用 head 函数查看处理后的前几条数据。

相关问题

mapp1={'Male':0,'Female':1} data['Gender']=data['Gender'].map(mapp1) data['Gender']=data['Gender'].fillna(0) data['Gender']=data['Gender'].astype(int)

这段代码是对一个数据集中的 'Gender' 列进行了映射、填充和类型转换的操作。

首先定义了一个映射字典 mapp1，将 'Male' 和 'Female' 分别映射为 0 和 1，然后将 'Gender' 列中的值通过 map 函数映射为对应的数值，并使用 fillna 函数将缺失值填充为 0，最后使用 astype 函数将数据类型转换为整数型。

这样的操作可以将 'Gender' 列中的文本信息转换为数值型信息，方便后续的数据处理和分析。

MyApplication mApp = ((MyApplication) this.getContext()); String globalVarValue = mApp.getGlobalVarValue();

这段代码是从 Android 应用程序中获取全局变量的值。假设你的应用程序类是 MyApplication，并且定义了一个全局变量 globalVarValue，那么你可以通过以下方式获取它的值：

1. 首先，通过 getContext() 方法获取上下文对象。
2. 然后，将上下文对象强制转换为 MyApplication 类型，以便访问应用程序类中定义的全局变量和方法。
3. 最后，调用 getGlobalVarValue() 方法获取全局变量的值。

需要注意的是，如果你没有定义一个 MyApplication 类，或者没有在 AndroidManifest.xml 文件中指定这个类作为应用程序类，那么这段代码是无法工作的。