dict_type = {'PageView':0, 'Order':1, 'Follow':2, 'Comment':3} data['type'] = data['type'].map(dict_type) data.head()可以变成多分类码

是的，你可以使用one-hot编码将多分类变成多个二分类。具体来说，你可以使用pandas中的get_dummies函数来实现这个过程。例如：

import pandas as pd

# 假设data是一个包含'type'列的DataFrame
dict_type = {'PageView':0, 'Order':1, 'Follow':2, 'Comment':3}
data['type'] = data['type'].map(dict_type)

# 将'type'列进行one-hot编码
one_hot = pd.get_dummies(data['type'], prefix='type')
data = pd.concat([data, one_hot], axis=1)

# 删除原来的'type'列
data = data.drop(['type'], axis=1)

# 查看处理后的结果
print(data.head())

这样，你就可以将'type'列从多分类变成了4个二分类列：'type_0', 'type_1', 'type_2', 'type_3'。其中，每一列的取值只有0和1，表示该样本属于哪一类。

相关问题

多分类dict_type = {'PageView':0, 'Order':1, 'Follow':2, 'Comment':3} data['type'] = data['type'].map(dict_type) data.head()改成独热编码怎么写

使用 pandas 库的 `get_dummies` 函数可以将多分类变量进行独热编码。

例如，对于 DataFrame `data` 中的列 `'type'`，可以使用以下代码进行独热编码：

encoded_data = pd.get_dummies(data['type'], prefix='type')
data = pd.concat([data, encoded_data], axis=1)

其中，`prefix` 参数指定了独热编码后列名的前缀。执行上述代码后，`data` 中的 `'type'` 列将被替换为四列 `'type_0'`、`'type_1'`、`'type_2'` 和 `'type_3'`，分别表示原来的四个类别。如果样本属于某个类别，则对应列的值为 1，否则为 0。

python if type (friend_li_elem)==dict:

这是一个条件语句，判断变量 friend_li_elem 是否为字典类型。如果是字典类型，条件成立，执行 if 语句后面的代码块，否则条件不成立，执行 else 语句后面的代码块。例如，可以这样使用该语句：

if type(friend_li_elem) == dict:
    print("friend_li_elem 是一个字典")
else:
    print("friend_li_elem 不是一个字典")