如何将以上特征变为数值型

将以上特征（如 `V1`, `V2`, `COUNTRY_ISO`, 等）从数据框 `dataset` 转换为数值类型，通常是在数据分析中对分类变量编码或者对数值变量进行处理。这里有几个步骤可以参考：

1. **数值型特征**：
- 如果 `V1` 和 `V2` 确实是数字，可以直接保留，无需转换。
- 如果是浮点数或其他需要转换的情况，可以使用 `pandas.to_numeric()` 函数，比如 `dataset['V1'] = pd.to_numeric(dataset['V1'], errors='coerce')`，这会尝试将非数字转换成 `NaN`。

2. **分类变量**：
- 对于字符串类型的 `COUNTRY_ISO` 或者类似变量，通常需要进行编码（One-Hot Encoding, Ordinal Coding, Label Encoder 或者 TargetEncoder）。Pandas 提供了 `get_dummies()` 函数（或 `pd.get_dummies()`）用于 One-Hot 编码，例如：

     country_dummies = pd.get_dummies(dataset['COUNTRY_ISO'])
     dataset = pd.concat([dataset.drop('COUNTRY_ISO', axis=1), country_dummies], axis=1)

3. **特殊字符或缺失值**：
- 对于 `list()` 或空值，你可以选择填充（如用0填充）、删除含有缺失值的行或列，或者替换为某个默认值（如 `np.nan` 或某个特定数值）。

4. **日期时间**：
- 如果有日期时间类型，可以先转换成标准格式，然后可能需要进一步编码。

完成上述步骤后，你的数据就更适合作为机器学习模型的输入了。记得在转换前检查数据质量并理解编码的含义。