在pandas中,如果一列是分类的,可以使用astype
方法将其转换为category
类型,然后使用cat
属性中的codes
属性获取对应的整数编码。接下来,可以使用MinMaxScaler
类或StandardScaler
类来规范化数据范围。
category
类型:df['column_name'] = df['column_name'].astype('category')
df['column_name'] = df['column_name'].cat.codes
MinMaxScaler
类进行数据范围规范化:from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
scaler = MinMaxScaler()
df['column_name'] = scaler.fit_transform(df['column_name'].values.reshape(-1, 1))
StandardScaler
类进行数据范围规范化:from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df['column_name'] = scaler.fit_transform(df['column_name'].values.reshape(-1, 1))
以上方法可以将分类数据规范化到指定的范围内,例如0到1之间或标准正态分布。这样可以确保数据在相同的尺度上进行比较和分析。
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