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<p>因此,我正在Jupyter笔记本中使用Python 3.7。我目前正在以从<code>.CSV file</code>导入的<code>Pandas</code>的形式探索一些调查数据。我想通过一些<code>Seaborn</code>可视化进一步探索,然而,数字数据是以年龄箱的形式收集的,使用字符串值</p>
<p>有没有一种方法可以将这些列(<code>Age</code>和<code>Approximate Household Income</code>)转换为数值,然后与Seaborn一起使用?我尝试过搜索,但我的措辞似乎只是返回为具有数字值的列创建年龄箱的方法。我真的在寻找如何将字符串值转换为数值</p>
<p>还有,有没有人能告诉我如何改进我的搜索方法。为这样的事情寻找解决方案的理想措辞是什么</p>
<p>下面是数据帧中的一个示例,使用<code>df.head(5).to_dict()</code>,为匿名目的更改了值</p>
<pre><code> 'Age': {0: '45-54', 1: '35-44', 2: '45-54', 3: '45-54', 4: '55-64'},
'Ethnicity': {0: 'White', 1: 'White', 2: 'White', 3: 'White', 4: 'White'},
'Approximate Household Income': {0: '$175,000 - $199,999',
1: '$75,000 - $99,999',
2: '$25,000 - $49,999',
3: '$50,000 - $74,999',
4: nan},
'Highest Level of Education Completed': {0: 'Four Year College Degree',
1: 'Four Year College Degree',
2: 'Jr College/Associates Degree',
3: 'Jr College/Associates Degree',
4: 'Four Year College Degree'},
'2020 Candidate Choice': {0: 'Joe Biden',
1: 'Joe Biden',
2: 'Donald Trump',
3: 'Joe Biden',
4: 'Donald Trump'},
'2016 Candidate Choice': {0: 'Hillary Clinton',
1: 'Third Party',
2: 'Donald Trump',
3: 'Hillary Clinton',
4: 'Third Party'},
'Party Registration 2020': {0: 'Independent',
1: 'No Party',
2: 'No Party',
3: 'Independent',
4: 'Independent'},
'Registered State for Voting': {0: 'Colorado',
1: 'Virginia',
2: 'California',
3: 'North Carolina',
4: 'Oregon'}
</code></pre>