如何将包含字符串的分类特征转换为python中的数值答案

【问题标题】：How can i convert a categorical feature which contains strings to a numerical value in python如何将包含字符串的分类特征转换为python中的数值
【发布时间】：2020-07-11 21:37:31
【问题描述】：

[输入图像描述[在此处输入图像描述]1在此处][2]输入

对于组合中的数据集：dataset['Sex'] = dataset['Sex'].map( {'female': 1, 'male': 0} ).astype(int)train.head()

我想将由男性和女性组成的性别类别转换为数值

这是我在下面遇到的 ValueError

ValueError：无法将非有限值（NA 或 inf）转换为整数

图片样本数据集 https://drive.google.com/file/d/1iYtpo2wxhiMuteIMjHHYOk93mty4deBe/view?usp=sharing

【问题讨论】：

您确定所有值都是男性还是女性？
请添加您的数据集样本
是的，所有值都是男性或女性
数据集样本drive.google.com/file/d/1iYtpo2wxhiMuteIMjHHYOk93mty4deBe/…
如果确实所有值都是“男性”或“女性”，那么您使用的代码将正常工作。但是，如果其中任何一个不是，那么map 将返回nan，这将导致astype(int) 提高您收到的ValueError。对于Sex 功能，我没有看到除了“男性”和“女性”之外没有任何其他内容的泰坦尼克号数据集版本，但这是唯一有意义的解释。（顺便说一句，在这里使用astype(int) 是多余的，因为映射dict 无论如何都会映射到整数。）

标签： python pandas jupyter-notebook data-science

【解决方案1】：

LabelEncoder() 可以为您完成。它通常用于将分类变量转换为数值。查看这篇文章，作者以你需要的方式使用它。关联： https://towardsdatascience.com/encoding-categorical-features-21a2651a065c

【讨论】：