Python数据预处理技巧：类别数据转数值方法
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简介：
本篇文章主要介绍如何在Python中将类别型数据转换为数值型数据的方法和技巧。通过这些技术，可以有效地进行数据分析与机器学习模型训练。
在进行Python数据分析的时候，首先需要对数据进行预处理。有时不得不处理一些非数值类别的数据。今天要讨论的就是如何处理这些数据。目前了解到的有三种方法：1. 使用LabelEncoder来进行快速转换；2. 通过映射方式将类别转化为数值，但这种方法适用范围有限；3. 使用get_dummies方法来转换。
示例代码如下：
```python
import pandas as pd
from io import StringIO
csv_data = A,B,C,D\n1,2,3,4\n5,6,,80\n0,11,12,
df = pd.read_csv(StringIO(csv_data))
```
这段文字介绍了在Python数据分析中，如何处理非数值类别的数据，并列举了三种常用的方法。
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