Python 如何将Dataframe中的字符串数据更改为数字？

我有10000个数据集。这些数据来自UCI机器学习知识库普查收入

无论如何，关键是我想把字符串数据改成数据。我想运行朴素贝叶斯分类，但我需要使用数字

基本上：

State-gov = 1
Self-emp-not-inc = 2
Private = 3

数据帧：

年龄工人阶级fnlwgt。。。每周工作小时本国收入
0 39州政府77516。。。40美国df['DataFrame Column']=pd.to_numeric（df['DataFrame Column']）
大多数数据科学的方法是使用pandas'
dtype=“category”

告诉我你是否能找到你想要的

（1） astype（int）方法：
（2） to_数值方法：
例如：

import pandas as pd

Data = {'Product': ['AAA','BBB'],
          'Price': ['210','250']}

df = pd.DataFrame(Data)
print (df)
print (df.dtypes)

或者，您是否需要将这些字符串替换为可以查看或使用
sklearn
包的字符串。
df['DataFrame Column'] = df['DataFrame Column'].astype(int)

df['DataFrame Column'] = pd.to_numeric(df['DataFrame Column'])

import pandas as pd

Data = {'Product': ['AAA','BBB'],
          'Price': ['210','250']}

df = pd.DataFrame(Data)
print (df)
print (df.dtypes)