tmp = {} for i, x in enumerate(set(all_df['所在楼层'])): tmp[x] = i print(tmp)

这段代码是将一个数据集中的“所在楼层”列中的所有唯一值转化为一个字典，其中字典的键是唯一值，值是从0开始的递增整数。具体来说，代码首先创建一个空字典tmp，然后使用Python内置函数set获取“所在楼层”列中的所有唯一值，使用enumerate函数遍历这些唯一值并为它们分配一个递增的整数编号i，最后将编号作为值存储在字典tmp中，相应的唯一值作为键。最终输出的结果是一个字典，其中每个唯一值都有一个对应的整数编号。这种操作通常用于将分类变量转化为数值变量，以便用于机器学习算法中。

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tmp = {} for i, x in enumerate(set(all_df['配套电梯'])): tmp[x] = i print(tmp) dianti_map = {'无': 0, '有': 1} all_df['配套电梯'] = all_df['配套电梯'].map(dianti_map)

这段代码的作用是将一个数据集中的一列“配套电梯”进行转换，将其中的文本数据“有”和“无”转换为数字数据1和0，方便后续的数据处理和分析。具体地，首先通过 set() 函数获取该列中所有不同的取值，然后使用 enumerate() 函数将它们按顺序编号。接着，使用字典 tmp 保存每个取值对应的编号。最后，使用字典 dianti_map 将“有”和“无”分别映射为1和0，并使用 map() 函数将“配套电梯”列中的文本数据转换为数字数据。这样，原本的文本数据就被成功转换为了数字数据。

tmp = {} for i, x in enumerate(set(all_df['唯一住房'])): tmp[x] = i print(tmp) weiyizhufang_map = {'未知': 0, '是': 1} all_df['唯一住房'] = all_df['唯一住房'].map(weiyizhufang_map) # del all_df['所属小区']

这段代码是将数据集中的'唯一住房'列中的文本数据转化为数字，方便后续机器学习模型的训练和预测。具体来说，代码首先使用set函数获取'唯一住房'列的所有唯一值，并用enumerate函数对这些值进行编号，将编号与对应的唯一值存储在字典tmp中。然后，使用map函数将'唯一住房'列中的唯一值转化为对应的数字，存储在新的'唯一住房'列中。最后，使用del语句删除原始的'所属小区'列。