我在进行机器学习研究时遇到了数据问题，特别是那些字符串特征。我想将这些对象(object)映射为数字(int64)。

例如，在workclass特征中，创建一个映射字典(map(dict))，如{'private':0,'State-gov':1，等等}。

那么，在DataFrame中我应该如何处理呢？我是否需要编写一个for循环来查找一个特征中的n个不同类别，并为每个对象特征创建一个n键映射？

# 这是关于数据读取的代码
import pandas as pd
df_trainFeatures = pd.read_csv('data/trainFeatures.csv')
object_features = ['workclass','education','Marital-status',         'occupation','occupation','relationship','race','sex','native-country']
# 列出数据类型
for i in df_trainFeatures:
    print(df_trainFeatures[i].dtype,i)
# 打印结果
int64 age
object workclass
int64 fnlwgt
object education
int64 education-num
object Marital-status
object occupation
object relationship
object race
object sex
int64 capital-gain
int64 capital-loss
int64 hours-per-week
object native-country

子数据框如下：

提前感谢

回答：

pandas.get_dummies(data) 

它会将分类变量转换为虚拟/指示变量。

或者在你的情况下

pandas.get_dummies(df_trainFeautres['workclass'])