1. 处理缺失值
1.1 用众数或者平均值填充
函数：pandas.DataFrame.fillna
2. 将字符串转换为数值
代码：
#这里把性别数据值字符串不便于计算换成数值，
#用1代表男性，用0代表女性，将性别数值化
def sex_value(Sex):
if Sex=='male':
return 1
else:
return 0
df['Sex']=df['Sex'].apply(lambda x:sex_value(x))
函数：pandas.DataFrame.fillna
代码：
#这里把性别数据值字符串不便于计算换成数值，
#用1代表男性，用0代表女性，将性别数值化
def sex_value(Sex):
if Sex=='male':
return 1
else:
return 0
df['Sex']=df['Sex'].apply(lambda x:sex_value(x))
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本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ucckhxtx.html
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