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)
以上这篇pandas factorize实现将字符串特征转化为数字特征就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持【听图阁-专注于Python设计】。
ZeroMQ是一个消息队列网络库，实现网络常用技术封装。在C/S中实现了三种模式，这段时间用python简单实现了一下，感觉python虽然灵活。但是数据处理不如C++自由灵活。 Req...
你甚至可以在一行内将多个值赋值给多个变量 >>> a , b = 45, 54 >>> a 45 >>> b 54 这个技巧用...
本文实例为大家分享了python smtplib实现发送邮件的具体代码，供大家参考，具体内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8...
这篇文章主要介绍了Python 如何提高元组的可读性,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 假设学生系统中数据为固定格式：(名...
问题：windows环境下新建或编辑文本文件，保存时会在头部加上BOM。使用ftp上传到linux下，在执行时第一行即报错。以下方法可以去除BOM头，有需要的朋友可以参考下。 复制代码...