在由整数，浮点数和分类字符串组成的单个列中替换字符串（分类）-Pandas

Question

我有一个Pandas列，其中大部分包含整数，一些浮点数和一些字符串，例如'yes'，'no'和其他一些字符串。我可以用那些字符串替换什么？由于该列不是完全分类的，因此无法进行一般的一种热编码或类似的编码。在这种情况下，最佳做法是什么？

更新： 由于某些原因，此列的外观并不明显，因此下面是一个示例：

column_name
   1000
    45
    3.0
    yes
    no
    340.0
     p
     k
     4
     .
     .
     .

数据完全构成了，我唯一需要知道的是在列中处理此类字符串的最佳实践是什么。

Answer 1

要映射分类数据，您需要使用

https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.get_dummies.html

示例：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd'], 'C': [1,'e', 'f', 3]})

# all strings:
pd.get_dummies(df['B'])

    a   b   c   d
0   1   0   0   0
1   0   1   0   0
2   0   0   1   0
3   0   0   0   1

# mixed types:
pd.get_dummies(df['C'])


    1   3   e   f
0   1   0   0   0
1   0   0   1   0
2   0   0   0   1
3   0   1   0   0