Python数据分析实现文字型数据转换数字型数据

Python中，可以使用Pandas库实现文字型数据转换为数字型数据。

假设有以下数据集：

| 姓名 | 性别 | 年龄 |
|------|------|------|
| 张三 | 男 | 25 |
| 李四 | 女 | 30 |
| 王五 | 男 | 28 |

1. 将性别转换为数字型数据

使用Pandas的replace函数，将性别转换为数字型数据：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')

data['性别'] = data['性别'].replace({'男': 0, '女': 1})

print(data)

输出结果：

   姓名  性别  年龄
0  张三   0  25
1  李四   1  30
2  王五   0  28

2. 将年龄转换为数字型数据

使用Pandas的astype函数，将年龄转换为数字型数据：

data['年龄'] = data['年龄'].astype(int)

print(data)

输出结果：

   姓名  性别  年龄
0  张三   0  25
1  李四   1  30
2  王五   0  28

注意：使用astype函数时，需要确保数据集中的数据类型是可以转换为数字型数据的，否则会报错。