df["Age"] = df["Age"].astype('category').cat.codes为什么数字结果错误
时间: 2024-03-18 18:44:42 浏览: 17
如果数字结果不符合预期,则可能有以下原因:
1. 数据中存在缺失值,缺失值通常会被编码为一个特殊的数字(通常是-1),如果没有正确处理缺失值,则可能会导致编码结果出现错误。
2. 数据中存在异常值,异常值可能会导致编码结果出现错误。
3. 分类编码默认是按照类别频率进行编码的,如果类别频率不均衡,则可能会导致编码结果出现错误。
4. 如果数据类型不是字符串,而是数值型的话,可以先将其转换为字符串再进行分类编码。
需要根据具体情况进行排查,才能找出错误的原因。
相关问题
df["Age"] = df["Age"].astype('category').cat.codes为什么结果变化
将数据框(df)中的 "Age" 列转换为分类数据类型,并将其编码为数字,可能会改变列中的原始值。这是因为分类编码通常是按照类别的出现顺序进行编码的,而不是按照原始值进行编码的。因此,如果原始值的顺序与类别的顺序不同,则编码后的值可能会发生变化。例如,如果原始值为 "young", "middle-aged", "old",但是分类编码按照 "middle-aged", "old", "young" 的顺序进行编码,则编码后的值将与原始值不同。因此,在使用该代码时,需要注意结果是否符合预期。
df["Age"] = df["Age"].astype('category').cat.codes
对不起,我刚才回答的并不正确。这行代码的作用是将数据框(df)中的 "Age" 列转换为分类数据类型,并将其编码为数字。这通常是为了将分类数据用于机器学习算法中。astype('category') 将 "Age" 列转换为分类类型,而 cat.codes 将分类类型编码为数字。这可以帮助算法更好地理解和使用分类数据。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)