Te recomendamos que pruebes esta resolución en un entorno controlado antes de enviarlo a producción, saludos.
Ejemplo 1: pandas categóricos a numéricos
#this will label the different catagories as 0,1,2,3....
dataset["sex"]= dataset["sex"].astype('category').cat.codes
Ejemplo 2: transformar variables categóricas python
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
lb_make = LabelEncoder()
obj_df["make_code"]= lb_make.fit_transform(obj_df["make"])
obj_df[["make","make_code"]].head(11)
Ejemplo 3: pandas categóricos a numéricos
#this will label as one hot vectors (origin is split into 3 columns - USA, Europe, Japan and any one place will be 1 while the others are 0)
dataset['Origin']= dataset['Origin'].map(1:'USA',2:'Europe',3:'Japan')
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