pandas的Categorical方法
对于数据样本的标签,如果我们事先不知道这个样本有多少类别,那么可以对数据集的类别列进行统计,这时我们用pandas的Categorical方法就非常快的实现。
1.说明:
你的数据最好是一个series,之后,pd.Categorical(series),得到分类的对象,使用categories或者codes进行查看
2.操作:
pd.Categorical( list ).codes 这样就可以直接得到原始数据的对应的序号列表,通过这样的处理可以将类别信息转化成数值信息 ,这样就可以应用到模型中去了
代码:
import tensorflow
import lightgbm as lgb
import pandas as pd class Deng(object):
def __init__(self):
pass def main(self):
temp = ['a', 'a', 'b', 'c', 'c']
st = pd.Categorical(temp)
print(st)
# [a, a, b, c, c]
# Categories(, object): [a, b, c] # 遍历temp指出temp中每个字符所属类别的位置索引
st2 = st.codes
print(st2)
# [ ] if __name__ == '__main__':
obj = Deng()
obj.main()
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