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這篇文章將為大家詳細講解有關pandas如何將類別屬性轉化為數值屬性，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。
離散特征的編碼分為兩種情況：
1、離散特征的取值之間沒有大小的意義，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot編碼
2、離散特征的取值有大小的意義，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}
使用pandas可以很方便的對離散型特征進行one-hot編碼
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([
['green', 'M', 10.1, 'class1'],
['red', 'L', 13.5, 'class2'],
['blue', 'XL', 15.3, 'class1']])
df.columns = ['color', 'size', 'prize', 'class label']
size_mapping = {
'XL': 3,
'L': 2,
'M': 1}
df['size'] = df['size'].map(size_mapping)
class_mapping = {label:idx for idx,label in enumerate(set(df['class label']))}
df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping)說明：對于有大小意義的離散特征，直接使用映射就可以了，{‘XL':3,'L':2,'M':1 }
Using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:使用get_dummies進行one-hot
編碼
pd.get_dummies(df)
關于“pandas如何將類別屬性轉化為數值屬性”這篇文章就分享到這里了，希望以上內容可以對大家有一定的幫助，使各位可以學到更多知識，如果覺得文章不錯，請把它分享出去讓更多的人看到。
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