df9[['Sex_Label','Course Name_Label']] = le.transform(df9[['Sex','Course Name']]) 10 - 使用factorize 最后,再介绍一个小众但好用的pandas方法,我们需要注意到,在上面的方法中,自动生成的Course Name_Label列,虽然一个数据对应一个语言,因为避免写自定义函数或者字典,这样可以自动生成,所以大多是无...
factorize(diamonds["cut"])[0] >>> diamonds["cut_enc"].sample(5) 52103 2 39813 0 31843 0 10675 0 6634 0 Name: cut_enc, dtype: int64 factorize 将会返回一个 tuple, 包含两个list,与LabelEncoder是不同的。 codes, unique = pd.factorize(diamonds["cut"], sort=True) >>> codes[:10] ...
df9[['Sex_Label','Course Name_Label']] = le.transform(df9[['Sex','Course Name']]) 使用factorize 最后,再介绍一个小众但好用的pandas方法,我们需要注意到,在上面的方法中,自动生成的Course Name_Label列,虽然一个数据对应一个语言,因为避免写自定义函数或者字典,这样可以自动生成,所以大多是无序的。
”模块中的“LabelEncoder”方法来对其进行打标签,而在“pandas”模块中也有相对应的方法来对处理,“factorize”函数可以将离散型的数据映射为一组数字,相同的离散型数据映射为相同的数字...,例如我们针对数据集当中的“room_type”这一列来进行处理 pd.factorize(df['room_type']) 结果返回的是元组形式的数据,由...
1 Col-a1 bca Col-c1 2 Col-a-1 bca Col-c2 3 Col-a1 NaN Col-c3 4 Col-a2 xyz Col-c2 需要注意的是pd.factorize对待NaN作为-1默认情况下,因此该行2列,一个具有-1。因此,如果需要,您可以在执行上述代码之前将它们删除。 希望这可以帮助。 查看完整回答 反对 回复 2021-10-05 没...
pandasfactorize函数将序列中的每个唯一值分配给一个从0开始的顺序索引,并计算每个序列条目所属的索引。我想在多个列上实现pandas.factorize的等价物:df = pd.DataFrame({'x': [1, 1, 2, 2, 1, 1], 'y':[1, 2, 2, 2, 2, 1]}) pd.factorize(df)[0] # would like [0, 1, 2, 2, 1, ...
factorize(values[, sort, order, …]) 将对象编码为枚举类型或分类变量。 unique(values) 基于哈希表的唯一性。 wide_to_long(df, stubnames, i, j[, sep, suffix]) 宽Panel到长格式。 顶级缺失数据 isna(obj) 检测阵列状对象的缺失值。 isnull(obj) 检测阵列状对象的缺失值。 notna(obj) 检测阵列状...
这时可以使用factorize,它会根据出现顺序进行编码 df10=df.copy() df10['CourseName_Label']=pd.factorize(df10['CourseName'])[0] 结合匿名函数,我们可以做到对多列进行有序编码转换 df10=df.copy() cat_columns=df10.select_dtypes(['object']).columns df10[['Sex_Label','CourseName_Label']]=df...
我们试试Series.factorize
'factorize', 'ffill', 'fillna', 'filter', 'first', 'first_valid_index', 'floordiv', 'ge', 'get', 'groupby', 'gt', 'hasnans', 'head', 'hist', 'iat', 'idxmax', 'idxmin', 'iloc', 'index', 'infer_objects', 'interpolate', 'is_monotonic', 'is_monotonic_decreasing', 'is...