python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

概述在进行python数据分析的时候，首先要进行数据预处理。有时候不得不处理一些非数值类别的数据，嗯，今天要说的就是面对这些数据该如何处理。

在进行python数据分析的时候，首先要进行数据预处理。

有时候不得不处理一些非数值类别的数据，嗯， 今天要说的就是面对这些数据该如何处理。

目前了解到的大概有三种方法：

1，通过LabelEncoder来进行快速的转换；

2，通过mapPing方式，将类别映射为数值。不过这种方法适用范围有限；

3，通过get_dummIEs方法来转换。

import pandas as pdfrom io import StringIOcsv_data = '''A,B,C,D1,2,3,45,6,80,11,12,'''df = pd.read_csv(StringIO(csv_data))print(df)#统计为空的数目print(df.isnull().sum())print(df.values)#丢弃空的print(df.dropna())print('after',df)from sklearn.preprocessing import Imputer# axis=0 列  axis = 1 行imr = Imputer(missing_values='NaN',strategy='mean',axis=0)imr.fit(df) # fit 构建得到数据imputed_data = imr.transform(df.values) #transform 将数据进行填充print(imputed_data)df = pd.DataFrame([['green','M',10.1,'class1'],['red','L',13.5,'class2'],['blue','XL',15.3,'class1']])df.columns =['color','size','price','classlabel']print(df)size_mapPing = {'XL':3,'L':2,'M':1}df['size'] = df['size'].map(size_mapPing)print(df)## 遍历SerIEsfor IDx,label in enumerate(df['classlabel']):  print(IDx,label)#1,利用LabelEncoder类快速编码,但此时对color并不适合,#看起来,好像是有大小的from sklearn.preprocessing import LabelEncoderclass_le = LabelEncoder()color_le = LabelEncoder()df['classlabel'] = class_le.fit_transform(df['classlabel'].values)#df['color'] = color_le.fit_transform(df['color'].values)print(df)#2,映射字典将类标转换为整数import numpy as npclass_mapPing = {label: IDx for IDx,label in enumerate(np.unique(df['classlabel']))}df['classlabel'] = df['classlabel'].map(class_mapPing)print('2,',df)#3,处理1不适用的#利用创建一个新的虚拟特征from sklearn.preprocessing import OneHotEncoderpf = pd.get_dummIEs(df[['color']])df = pd.concat([df,pf],axis=1)df.drop(['color'],axis=1,inplace=True)print(df)

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总结

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