pandas数据处理之标签列字符转数字的实现

这篇文章主要介绍pandas数据处理之标签列字符转数字的实现，文中介绍的非常详细，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们一定要看完！

机器学习中，当我们在进行数据预处理的时候，对于标签列非字符的数据，我们往往需要将其转换成字符，因为有的算法可能不支持非数字类型来做特征。

1.构建测试数据

import pandas as pdarray = ['good','bad','well','bad','good','good','well','good']

2.数据转换下，并获取标签列的字典

df = pd.DataFrame(array,columns=['status'])status_dict = df['status'].unique().tolist()

3.使用函数进行转换

df['transfromed']=df['status'].apply(lambda x : status_dict.index(x))

这样，就将标签列处理好了哈

等用完之后，再转回来

df['transfromed1']= df['transfromed'].apply(lambda x : status_dict[x])

补充：pandas factorize将字符串特征转化为数字特征

将原始数据中的字符串特征转化为模型可以识别的数字特征可是使用pandas自带的factorzie方法。

原始数据的job特征值如下

都是字符串特征,无法用于训练，当然可以单独建立map硬编码处理，但是pandas已经封装好了相应的方法。

data = pd.read_csv("data/test_set.csv")data["job"] = pd.factorize(data["job"])[0].astype(np.uint16)

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