今天做机器学习实验，我们查看数据类型把类别换成我们需要的合适的类别，为后边的处理做准备。把类别category类型转换成dummy/indicator变量。

首先介绍get_dummies():

pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None,sparse=False, drop_first=False)：把类别category类型转换成dummy/indicator变量。

columns : list-like, default None

Column names in the DataFrame to be encoded. If columns is None then all the columns with object or category dtype will be converted.

参数列将会被编码。如果没有给出，那么所有为object或category类型的列将会被转换。

然后介绍astype()：

DataFrame.astype(dtype, copy=True, errors='raise', **kwargs):转换为一个明确的类型

df.dtypes

Serial No.             int64
GRE Score              int64
TOEFL Score            int64
University Rating     object
SOP                  float64
LOR                  float64
CGPA                 float64
Research               int64
Admit                 object
dtype: object

df['University Rating'] = df['University Rating'].astype('object')
df.dtypes

Serial No.             int64
GRE Score              int64
TOEFL Score            int64
University Rating     object
SOP                  float64
LOR                  float64
CGPA                 float64
Research               int64
Admit                 object
dtype: object