Bagaimana cara melihat dan mengubah tipe data variabel atau fitur dalam kumpulan data?

Beranda » Berita Terbaru » Bagaimana cara melihat dan mengubah tipe data variabel atau fitur dalam kumpulan data?
tipe Fungsi ini digunakan untuk mengubah tipe data variabel dalam kerangka data pandas. Saat kita memuat data dalam kerangka data pandas, tipe data secara otomatis ditetapkan ke setiap variabel berdasarkan data yang dikandungnya.


Pertimbangkan a Prediksi Beban dataset. Kami akan mencoba mengubah tipe data Riwayat Kredit variabel.

Langkah 1: Impor pustaka yang diperlukan

impor panda sebagai pd
impor numpy sebagai np

Langkah 2: Muat kumpulan data

kumpulan data = pd.baca_csv(“C:/prediksi_pinjaman_kereta.csv”)

Langkah 3: Temukan tipe data semua variabel


Himpunan data.info ()
Himpunan data.tipe


Langkah 4: Ubah tipe data suatu variabel


Kami mengamati bahwa Credit_History adalah variabel nominal (variabel kategoris), bahkan ketika itu diidentifikasi sebagai mengapung64 karena mengandung angka. Namun, idealnya harus berupa obyek ketik karena merupakan variabel kategoris.


Jadi, kita dapat mengubah tipe data variabel ini menggunakan kode Python berikut:

dataset['Riwayat_Kredit'] = dataset['Riwayat_Kredit'].astype(np.objek)


Sekarang cetak tipe data dan periksa hasilnya.


kumpulan data.info()
kumpulan data.dtypes


Anda akan melihat tipe data Credit_History telah diubah dari float64 menjadi objek.

Tinggalkan Balasan

Alamat email Anda tidak akan dipublikasikan. Bidang yang harus diisi ditandai *

Penyedia Baru
binola

Broker yang
Lebih dari 2 juta bisnis
Lihat 10 Pialang Teratas

permainan

Permainan online
Lebih dari 2 juta bisnis
Lihat 10 Game Online Gratis Teratas

Game baru
Kebohongan P

$59.99 Edisi standar
28% Hemat Diskon
Lihat 10 Game Penyedia Teratas

KEPOMPONG

$24.99 Edisi standar
28% Hemat Diskon
Lihat 10 Game Penyedia Teratas

Penawaran Baru
Komisi hingga $1850 untuk pengguna aktif program afiliasi Oleh Exness

Poin Teratas © Hak Cipta 2023 | Oleh Topoin.com Media LLC.
Topoin.info adalah situs review produk, bonus, penawaran, penyedia layanan bisnis dan perusahaan terbaik dan terpercaya sepanjang masa.

Temukan lebih banyak dari Poin Teratas

Berlangganan sekarang untuk terus membaca dan mendapatkan akses ke arsip lengkap.

lanjutkan membaca