Scikit learn 决策树状态列&；相关数值列

我有一个包含两列的数据，其中一列分类显示特征的状态，另一列数字显示相关值。如下图所示：

我想通过scikit运行一个决策树算法来学习这些数据。我不确定如何处理这两个列，因为从概念上讲，我不知道如何将这些非常相关的特性结合起来。基本上，我们不应该留下空数据，然而，这个数据本质上应该在数字列中为空。如果我们把它设为“0”，它有另一个含义

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那么，我应该如何预处理这些数据以使决策树算法正常工作？

我的prefossor提供了一个合理的答案，如下所示

首先，用“0”填充空单元格。 如果您将数据插入具有这两个功能的决策树算法，我们有两种情况：

• 如果“状态”排在第一位： 该树将0和1拆分为两个分支。在0下，所有金额值都将为0，因此不会选择此功能。在1下，将不会有任何0状态

• 如果“金额”排在第一位：所有状态0将只属于一个分支，并且它们将与金额非常小的分支聚集在一起

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因此，如果数量数据有噪声，保留Status列可能会有所帮助。否则，我将删除状态栏。

请分享您迄今为止的尝试，以及您面临的具体编程问题；因此，这不是一个代码设计服务，我恳请您重新阅读和。感谢您的洞察力。