데이터프레임의 '학력' 열의 값들을 숫자로 매핑하려면, Python의 pandas 라이브러리를 사용하여 각 학력 수준에 대응하는 숫자를 할당할 수 있습니다. 이 경우, Python의 사전(dictionary) 데이터 타입을 이용해 각 학력 수준을 숫자에 매핑하는 것이 효과적입니다.
예를 들어, '대학생'을 1로, '고등학생'을 2로, '중학생'을 3으로, '초등학생'을 4로 매핑할 수 있습니다. 이를 위해 먼저 학력과 숫자 매핑을 위한 사전을 생성하고, pandas의 replace 함수를 사용하여 값을 변환합니다.
다음은 이를 수행하는 방법에 대한 예시 코드입니다:
import pandas as pd
# 예제 데이터프레임 생성
df = pd.DataFrame({'학력': ['대학생', '고등학생', '중학생', '초등학생']})
# 학력을 숫자로 매핑할 사전
학력_매핑 = {'대학생': 1, '고등학생': 2, '중학생': 3, '초등학생': 4}
# replace 함수를 사용하여 학력 값을 숫자로 변환
df['학력'] = df['학력'].replace(학력_매핑)
print(df)
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