用sklearn进行二分类建模时结果列不是特征列里的值除了0和1还有缺失值且0和1均为float型如何转换数据类型以使其可以用于二分类模型

在使用sklearn进行二分类建模时，结果列（不是特征列）里的值除了0和1还有缺失值，并且0和1均为float型，可以按照以下步骤进行数据类型的转换：

1. 将缺失值填充为一个特定的值，例如-1。可以使用fillna()方法来填充缺失值。

import pandas as pd

# 假设结果列名为 "target"，数据集为 df
df['target'] = df['target'].fillna(-1)

2. 将结果列的数据类型转换为整数型。可以使用astype()方法将数据类型转换为整数型。

df['target'] = df['target'].astype(int)

3. 使用LabelEncoder对结果列进行编码。LabelEncoder可以将类别变量映射为整数。

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

le = LabelEncoder()
df['target'] = le.fit_transform(df['target'])

4. 或者，如果你希望将0和1视为浮点型，可以直接将结果列的数据类型转换为浮点型。

df['target'] = df['target'].astype(float)

通过这些步骤，你可以将结果列中的值转换为可以用于二分类模型的数据类型。