案例一:数字列+字符列的转换 (get_dummies(df, cat_cols, drop_first=True)) 第一步,导入数据 import pandas as pd ## Load the Titanic dataset url = 'https://web.stanford.edu/class/archive/cs/cs109/cs109.1166/stuff/titanic.csv' titanic = pd.read_csv(url) t = titanic.drop('Name', ...
get_dummies就是用于颜色、性别这种特征的处理,也叫作one-hot-encoding处理 比如: 男性:1 0 女性:0 1 这就叫做one-hot-encoding,是机器学习对类别的特征处理 1、读取泰坦尼克数据集 import pandas as pd df_train = pd.read_csv("./datas/titanic/titanic_train.csv") df_train.head() df_train.drop(co...
使用Pandas实现1-6列分别和第0列比大小得较小值 一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题,提问截图如下: 下图是他的原始代码截图: 二、实现过程 其实他这个代码,已经算实现了,如果分别进行定义的话...,每一列做一个变量接收,也是可以实现效果的,速度上虽然慢一些,但是确实...
是指在使用Pandas库进行数据处理时,对包含重复值的列进行独热编码(One-Hot Encoding)操作。 独热编码是一种常用的特征编码方法,用于将具有多个取值的离散特征转换为二进制向量表示,以便在机器学习算法中使用。在Pandas中,可以使用get_dummies函数来实现独热编码。 具体操作步骤如下: 导入Pandas库:import pandas as...
Pandas的get_dummies()函数是处理类别型变量的强大工具,它可以将类别型变量转换为独热编码形式,方便后续的数据分析和机器学习算法应用。在使用该函数时,需要注意处理缺失值、添加前缀、处理重复值、指定要转换的列以及处理稀疏矩阵等问题。通过合理设置参数和结合其他数据处理技术,可以充分利用get_dummies()函数的功能,提...
pandas 中get_dummies() 与factorize()的区别 当一个特征中存在较多的类别时,使用get_dummies() 会导致DataFrame中的columns 列数激增 factorize() 可以对特征中的类别创建一些数字,来表示分类变量或者枚举型变量(enumerated type)。 具体来说:factorize() 只产生一个特征变量,这个特征中对类别使用数字进行区分... ...
Pandasget_dummies(~)方法对分类变量执行 one-hot 编码或虚拟编码。 参数 1.data|array-like或DataFrame 其分类变量将被 one-hot 编码的源数据。 2.prefix|string或list<string>或dict|optional 附加到 dummy-encoded 列标签的前缀。默认情况下,prefix=None。
pandas.get_dummies — pandas 1.5.3 documentation (pydata.org) 将分类变量转换为虚拟/指示变量。 在数据分析领域,dummies通常被翻译为“虚拟变量”、“指示变量”或“哑变量”,这些术语都是比较通用的翻译。其中,虚拟变量(dummies) 是最接近原始英文含义的翻译,而指示变量和哑变量则更加抽象。因此,通常建议使用“...
from pandas import Series,DataFrame import numpy as np ''' 离散化和面元划分 :就是分组,进行相应的计算 对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是:连续变化的数据 例如下面是一组人的年龄数据,现在要按照年龄划分为不同年龄的4组(即把数据拆分为4个面元), ...