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h2o - 如何在 H20 中将枚举数据类型转换为数字

问题描述

我已将我的数据集导入到 h2o 流中，我有一列是分类类型，我想将其转换为数值数据类型。

如果我使用熊猫来完成这项任务，我会这样做，

df['category_column'] = df['category_column'].astype('category')
df['category_column'] = df['category_column'].apply(lambda x: x.cat.codes)

如何在水流中做到这一点，

我试过跟随，

  1. 在解析数据时，我将数据类型从枚举更改为数字，但数据显示·如下。
  2. 我尝试convert to numeric了选项，但它没有按我的意愿工作。

我不知道我是否朝着正确的方向前进。请帮我解决这个问题。

按照建议更新问题：

为什么 GLM 强迫我使用数值列？

评估单元格时出错

我的数据集如下所示：

在此处输入图像描述

当我使用 GLM 构建模型时，I我的 response_column 是否出现以下错误

使用 opts {"model_id":"glm-e2ed0066-636c-4c71-bf8... 调用 POST /3/ModelBuilders/glm 时出错

错误消息：GLM 模型的非法参数：glm-e2ed0066-636c-4c71-bf8c-04525eb05002。详细信息：字段错误：_response：回归需要数字响应，得到分类。欲了解更多信息，请访问：http: //jira.h2o.ai/browse/TN-2

标签： h2o

解决方案

如果您使用的是 H2O 的 python api，您可以使用.asfactor()例如将数字列转换为枚举df['my_colummn'] = df['my_colummn'].asfactor()

在导入数据集后的流程中，您将在每个列名称旁边看到一个数据类型下拉菜单，您可以通过enum从下拉菜单中选择将数据类型转换为枚举。您也可以在查看数据时解析数据集后执行此操作；每行中有一个超链接，您可以单击该超链接将数据类型从数字转换为枚举。

有关详细信息，请参阅文档：http: //docs.h2o.ai/h2o/latest-stable/h2o-docs/flow.html#parsing-data

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