pd.get_dummies(dataframe) 默认得到的列表的名称会加上这一列的列名作为前缀,我们也可以自己通过prefix传入我们想要的前缀: 多列一起进行one-hot也没有关系: 总结 离散化和one-hot都是非常常用的功能, 一般来说这两个功能通常会连在一起使用,先将某一个值进行离散化,然后再将离散化的结果进行one-hot,从而适应...
pd.get_dummies(dataframe) 默认得到的列表的名称会加上这一列的列名作为前缀,我们也可以自己通过prefix传入我们想要的前缀: 多列一起进行one-hot也没有关系: 总结 离散化和one-hot都是非常常用的功能, 一般来说这两个功能通常会连在一起使用,先将某一个值进行离散化,然后再将离散化的结果进行one-hot,从而适应...
在pandas数据帧中高效地使用one-hot编码对列进行规范化的方法是使用pandas库中的get_dummies函数。get_dummies函数可以将指定的列进行one-hot编码,并将结果作为新的列添加到数据帧中。 以下是使用get_dummies函数进行one-hot编码的步骤: 导入pandas库:import pandas as pd ...
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', ...
多列一起进行one-hot也没有关系: 总结 离散化和one-hot都是非常常用的功能, 一般来说这两个功能通常会连在一起使用,先将某一个值进行离散化,然后再将离散化的结果进行one-hot,从而适应模型。因此本文的内容非常实用,不要错过哦。
pandas的get_dummies函数是数据预处理中用于分类变量独热编码的强大工具。其主要特点和用法如下：功能简介：get_dummies函数可以将分类变量转换为独热编码的形式，这是一种处理分类数据的常用方法，通过将每个类别映射为一个独立的二进制列，来避免模型将类别标签视为数值大小的关系。参数说明：data：需要转换...
pandas:数据离散化与离散化数据的后期处理(one-hot) 1、什么是数据离散化? 连续属性的离散化,就是将连续属性的值域划分为若干个离散的区间。最后用不同的符号或整数值,代表每个子区间的属性值。 2、为什么要进行数据离散化? 数据离散化可以有效的降低时间复杂度和内存开销。
1)pd.cut()和pd.qcut()的参数说明 2)pd.cut()和pd.qcut()的使用说明 3)pd.cut()配合value_counts()使用 4、离散化数据的后期处理(one-hot编码) 1)pd.get_dummies(...
str= pd.qcut(data, 3)print()#自动分组print(pd.get_dummies(str, prefix="height"))#one-hot#自定义bins = [150, 165, 180, 195] str=pd.cut(data, bins)print(str)print(str.value_counts())print(pd.get_dummies(str, prefix="身高")) ...
1.3 One-hot使用范围 one-hot通常用在GBDT、XGBoost这些模型里面都挺好的,但是用在逻辑回归里不行。因为逻辑回归要求变量间相互独立,如果你只有一个属性需要做one-hot编码还好,如果你有多个属性需要做one-ont编码,那么当某个样本的多个one-hot属性同时为1时,这两个属性就完全相关了,必然会导致singular error,也就...