在pandas中重新编码分类变量

是通过使用cat.codes属性来实现的。cat.codes属性将分类变量的每个不同的类别映射到一个整数值，从而方便在机器学习等任务中使用。

下面是对于在pandas中重新编码分类变量的完善且全面的答案：

概念：

重新编码分类变量是将分类变量的每个不同的类别映射到一个整数值的过程。这样做的目的是为了方便在机器学习等任务中使用这些变量。

分类变量的分类：

分类变量是指具有有限个数的离散取值的变量。在pandas中，可以使用astype('category')方法将一个普通的变量转换为分类变量。

重新编码分类变量的优势：

1. 减少内存占用：重新编码后的分类变量使用整数值表示，相比于原始的字符串或对象类型的变量，可以大大减少内存的占用。
2. 方便机器学习：机器学习算法通常只能处理数值型数据，通过重新编码分类变量，可以将其转换为数值型，方便算法的处理。
3. 提高计算效率：在一些计算任务中，使用整数值表示分类变量可以提高计算的效率。

重新编码分类变量的应用场景：

重新编码分类变量在数据预处理阶段经常被使用，特别是在机器学习任务中。它可以应用于特征工程、数据清洗、特征选择等任务中。

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