cómo convertir datos categóricos a datos numéricos en el ejemplo de código de aprendizaje automático

Este dilema se puede solucionar de diversas formas, pero te compartimos la que para nosotros es la solución más completa.

Ejemplo 1: cómo convertir datos categóricos a datos numéricos en python

obj_df["body_style"]= obj_df["body_style"].astype('category')
obj_df.dtypes

Ejemplo 2: cómo convertir datos categóricos a datos numéricos en python

import pandas as pd
import numpy as np

# Define the headers since the data does not have any
headers =["symboling","normalized_losses","make","fuel_type","aspiration","num_doors","body_style","drive_wheels","engine_location","wheel_base","length","width","height","curb_weight","engine_type","num_cylinders","engine_size","fuel_system","bore","stroke","compression_ratio","horsepower","peak_rpm","city_mpg","highway_mpg","price"]# Read in the CSV file and convert "?" to NaN
df = pd.read_csv("https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/autos/imports-85.data",
                  header=None, names=headers, na_values="?")
df.head()

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