用python将dataframe里的非数值的二元属性转换为数值
时间: 2023-04-08 22:03:25 浏览: 60
可以使用 pandas 中的 get_dummies() 函数将非数值的二元属性转换为数值。例如,假设有一个名为 df 的 dataframe,其中有一个名为 gender 的列,包含两个值:male 和 female。可以使用以下代码将其转换为数值:
```
df = pd.get_dummies(df, columns=['gender'], drop_first=True)
```
这将创建两个新的列:gender_male 和 gender_female,其中 gender_male 的值为 0 或 1,表示原始数据中的 male 和 female。drop_first=True 表示删除第一个新列,以避免多重共线性。
相关问题
将dataframe的二元属性转换为数值
可以使用 pandas 中的 map 函数将二元属性转换为数值。例如,假设有一个名为 df 的 dataframe,其中有一个名为 gender 的二元属性,可以使用以下代码将其转换为数值:
```
df['gender'] = df['gender'].map({'male': 0, 'female': 1})
```
其中,map 函数将 'male' 映射为 0,将 'female' 映射为 1。
python将Dataframe转换为浮点数的方法
如果要将整个 DataFrame 中的数据都转换为浮点数,可以使用 DataFrame 的`astype()`方法。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含整数的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 将整数转换为浮点数
df = df.astype(float)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1.0 4.0
1 2.0 5.0
2 3.0 6.0
```
如果只需要将某一列或几列转换为浮点数,可以使用`astype()`方法的字典形式。例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个包含整数和字符串的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['4.0', '5.0', '6.0']})
# 将 B 列转换为浮点数
df = df.astype({'B': float})
# 输出结果
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 4.0
1 2 5.0
2 3 6.0
```
需要注意的是,如果字符串不能被转换为浮点数,则会抛出`ValueError`异常。