就是转换为数值类型方便机器学习模型处理

一、编码

这里举例将Survived这一行的数据转换为编码，原本是字符串类型

2、将标签编码并赋值回去

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
y = data.iloc[:, -1]    # 最后一列拿出来
print(y)
le = LabelEncoder()
le = le.fit(y)
label_ = le.transform(y)# label_ = le.fit_transform(y) # 上面两个可以合并成这个
# le.inverse_transform(label_)  # 逆向编码，和fit_transform相反data.iloc[:, -1] = label_   # 填回最后一列
# 那么多可以简写成这样：
# data.iloc[:, -1] = LabelEncoder().fit_transform(data[:, -1])
data.head()

此时的Survived那一列变成了数字类型

二、哑变量

这里以Embarked那一列举例，它有三个值，这个时候就可以变成二进制的值来存储使用

from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
X = data.iloc[:,1:-1]enc = OneHotEncoder(categories='auto').fit(X)
result = enc.transform(X).toarray()     # 可以合并为：OneHotEncoder().fit(X).transform(X).toarray()
result

0和1列是Sex的编码，其它的是Embarked的编码

三、二值化

原本年龄那一列是数值类型的，然后想要以30岁为界限进行分类

from sklearn.preprocessing import Binarizer
X = data_2.iloc[:, 0].values.reshape(-1,1)      # 找到年龄那一列，并转换为二维数组
transformer = Binarizer(threshold=30).fit_transform(X)

四、分段

将年龄按照段来分开

from sklearn.preprocessing import KBinsDiscretizerX = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1,1)        # 取出Age那一列
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='ordinal', strategy='uniform')
est.fit_transform(X)

也可以不用整数形式显示，用哑变量

# 年龄分三段，哑变量进行显示，onehot控制
est = KBinsDiscretizer(n_bins=3, encode='onehot', strategy='uniform')
est.fit_transform(X).toarray()