for迴圈再pandas中高階應用

對每一列特徵值進行歸一化

for i in x.columns:

acidity_max = x[i].max()
deftransform
(x):
return x/acidity_max
x[i] =x[i].map(transform)

把每一列中的字串轉換成int型別

race=x['race'].unique()

occupation=x['occupation'].unique()
hours=x['hours_per_week'].unique()
list=[race,occupation,hours]      #這個列表裡面名字一定不能加上引號，否則就會報錯。
a = x.columns
for i in range (len(list)):
defstr2float
(edu):
return np.argwhere(edu == list[i])[0,0]
x.loc[:,a[i]]=x.loc[:,a[i]].map(str2float)

下面這個**精簡到了最好的程度。只需要把要提取的columns寫入乙個列表，就可以執行。

list2=['encounter_id', 'patient_nbr', 'race', 'gender', 'age']

for i in list2:
encounter=a[i].unique()
defstr2float
(a):
return np.argwhere(encounter==a)[0,0]
a.loc[:,i]=a.loc[:,i].map(str2float)

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