利用pandas将非数值数据转换成数值的方式

今天小编就为大家分享一篇利用pandas将非数值数据转换成数值的方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

handle non numerical data

举个例子，将性别属性男女转换成0-1，精通ML的小老弟们可以略过本文~~，

这里不考虑稀疏向量的使用，仅提供一些思路。本来想直接利用pandas的DataFrame.iloc加上for循环直接转换，但试过一遍之后，原数据并有改变。。。。蛋疼写了一个比较菜的函数，如下。

 # 非数值列处理函数 def handel_non_numerical_data(df,name): #----------------name是需要处理的列名称(str)，暂不考虑列表 nrows = len(df[name])  #----------------数据集的行数 old_col = df.columns.tolist() #----------------初始的列名集合 name_index = old_col.index(name) #---------要处理的列的在数据集中的索引值 name_data = df[name].values.tolist()#-----------将要处理烦人列复制成一个列表 df.drop([name],axis =1,inplace =True) unique_kinds = set(name_data) convert_dict = {}; x = 0   #构造对应种类数值转化字典 for i in unique_kinds: convert_dict[i] = x x += 1 def convert(val): return convert_dict[val] name_data = list(map(convert,name_data))#利用map函数直接迭代转化 new_col = df.columns.tolist() new_col.insert(name_index,name) df.reindex(columns = new_col) #----------------重构数据的列 df[name] = name_data

跑了一遍没有出错，注意这只是baseline…，如果对数值有要求的话，需要自行改动

原本是想直接用youtube上sentdex老哥ml35期视频里的代码的，但发现了几个较为严重的bug，而且总是运行出错，如下

 def handle_non_numerical_data(df): columns = df.columns.values for column in columns: text_digit_vals = {} def convert_to_int(val): return text_digit_vals[val] if df[column].dtype != np.int64 and df[column].dtype != np.float64: column_content = df[column].values.tolist() unique_elements = set(column_content) print(unique_elements) x =0 for unique in unique_elements: if unique not in text_digit_vals: text_digit_vals[unique] = x x+=1 df[column] = list(map(convert_to_int,df[column]))

可见，非常暴力，注意到他的if条件，有的数据集中会出现字母数字组合的情况【会出现dtype=object的情况】，set之后种类会草鸡多…，这样的话数值转换也就失去了意义【当然，如果你的样本量是亿级的，几千几百个种类无所谓我也无fuck说，这种情况我认为必须使用稀疏向量了】，另外这个代码一直报错，不知道为什么，有兴趣的老哥可以复制跑一下帮我解答一下。。。

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https://www.kaggle.com/nroman/recursive-feature-elimination

LabelEncoder方法

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder