通过传递具有日期时间索引和标记列的 NumPy 数组使用date_range()和标记列来创建一个DataFrame: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [5]: dates = pd.date_range("20130101", periods=6) In [6]: dates Out[6]: DatetimeIndex(['2013-01-01', '2013-01-02', '2013-01-03', '2013-01...
复制 df_train.info() <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 891 entries, 0 to 890 Data columns (total 9 columns): PassengerId 891 non-null int64 Survived 891 non-null int64 Pclass 891 non-null int64 Sex 891 non-null object Age 891 non-null float64 SibSp 891 non-null int...
pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 1. 该方法可以讲类别变量转换成新增的虚拟变量/指示变量。 常用参数 data : array-like, Series, or DataFrame 输入的数据 prefix : string, list of strings, or dict of strings,...
pandas.get_dummies(data, prefix=None) data:array-like, Series, or DataFrame prefix:分组名字 下面是例子: # 得出one-hot编码矩阵 dummies = pd.get_dummies(p_counts, prefix="rise") 运行结果: 8、高级处理-合并 如果你的数据由多张表组成,那么有时候需要将不同的内容合并在一起分析 8.1 pd.concat...
DataFrame.join() merge_ordered() merge_asof() compare() 重塑和透视表 pivot()和pivot_table() stack()和unstack() melt()和wide_to_long() get_dummies()和from_dummies() explode() crosstab() cut() factorize() 处理文本数据 文本数据类型 ...
pandas.get_dummies() 把类别量装换为指示变量(其实就是one-hot encoding) pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 参数: data : 类array类型,Series或者是DataFrame类型. ...
Pandas中一共有三种数据结构,分别为:Series、DataFrame和MultiIndex(老版本中叫Panel )。 其中Series是一维数据结构,DataFrame是二维的表格型数据结构,MultiIndex是三维的数据结构。 1.2.1 Series Series是一个类似于一维数组的数据结构,它能够保存任何类型的数据,比如整数、字符串、浮点数等,主要由一组数据和与之相关的...
Types['Function'][:9]['array', 'bdate_range', 'concat', 'crosstab', 'cut', 'date_range', 'eval', 'factorize', 'get_dummies'] Function01 array(data: 'Sequence[object] | AnyArrayLike', dtype: 'Dtype | None' = None, copy: 'bool' = True) -> 'ExtensionArray' ...
pd.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False) 目的:将一个分类变量转变为一个虚拟矩阵,数值变量不转换。 data:可以是array,Series,DataFrame, prefix:是否增加前缀 prefix_sep:与前缀之间的分隔符,默认为下划线 dummy_na:False:忽略Nan...
example_2 = pd.DataFrame(data)example_2#任务二:加载数据集“train.csv”文件#使用相对路径加载,并展示前三行数据df = pd.read_csv('train.csv')df.head(3)#任务三:查看DataFrame数据的每列名称df.columns#任务四:查看“Cabin”这列数据的所有值