PYTHON打卡训练营DAY5

day5

离散特征的独热编码

先按照示例代码过一遍，然后完成下列题目

现在在py文件中 一次性处理data数据中所有的连续变量和离散变量

1. 读取data数据

2. 对离散变量进行one-hot编码

3. 对独热编码后的变量转化为int类型

1. 对所有缺失值进行填充

注意是py文件中，所以每一步的输出是否正确需要你来使用debugger功能来逐步查看

注意此时你可以借助下面的调试控制台 来进行值的查看

注意：这里区分离散变量仅仅通过object类型，实际中还需要结合对数据的认识，这里为了方便没有考虑现实意义。

随着学习往后，需要了解的函数越来越多。

可以鼠标悬停来查看每个函数的参数，这里采用了类型注解写法，可以看到每个参数的要求类型，同时可以看到参数的默认值，如果没有默认值就是必填参数。

import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv') #此时data是一个DataFrame对象

for discrete_features in data.columns:
    if data[discrete_features].dtype == 'object':
        print(discrete_features)

data['Purpose'].value_counts()

data = pd.get_dummies(data, columns=['Purpose'])
print(data.columns)

print(data.head())

#data['Purpose'] =data ['Purpose'].astype(int)
#data['Purpose']

补充题目：

尝试着对项目二的数据也用一遍上述流程做一遍。可以看到所有类似的数据处理流程都是一致的

PS:遇到一些困难，明天攻克

@浙大疏锦行