8. 将education, contact, poutcome进行序数编码

好的，我可以帮你进行序数编码。序数编码是将一些具有无序特征的数据转换为有序的数据，常用于机器学习中的特征处理。

针对你的问题，我们可以使用 Python 中的 LabelEncoder 库来进行序数编码。具体实现方法如下：

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 对 education 进行序数编码
le_edu = LabelEncoder()
df['education'] = le_edu.fit_transform(df['education'])

# 对 contact 进行序数编码
le_contact = LabelEncoder()
df['contact'] = le_contact.fit_transform(df['contact'])

# 对 poutcome 进行序数编码
le_poutcome = LabelEncoder()
df['poutcome'] = le_poutcome.fit_transform(df['poutcome'])

这样就可以对 education, contact, poutcome 进行序数编码了。需要注意的是，在使用序数编码时，需要对测试集和训练集分别进行编码，并确保在测试集中使用的编码器与训练集中使用的编码器相同。