Let Python do the heavy lifting for you as you analyze large datasets Python for Data Science For Dummies lets you get your hands dirty with data using one of the top programming languages. This beginner's guide
Python是一种通用编程语言,创建于20世纪80年代后期 - 以Monty Python命名 - 成千上万的人用它来测试英特尔的微芯片,为Instagram提供动力,以及使用PyGame库构建视频游戏。 Python for Data Science For Dummies是为刚接触数据分析的人编写的,并讨论了Python数据分析编程和统计的基础知识。 本书还讨论了Google Colab,它...
dummies df_with_dummy=df[['data1']].join(dummies) df_with_dummy #ml-1m数据集 mnames=['movie_id','title','genres'] movies=pd.read_table('movies.dat',sep='::',header=None,names=mnames) movies[:10] genre_iter=(set(x.split('')) for x in movies.genres) genre_iter genres=sort...
其实也可以按照自己的方式设置编码特征的名字,在使用时,如果遇到一个不太熟悉的函数,想看一下其中的细节,一个更直接的方法,就是在Notebook中直接调用help工具来看一下它的API文档,下面返回的就是get_dummies的细节介绍,也可以查阅在线文档: https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get...
Python for Data Science For Dummies - 2015.pdf 亚马逊 3.5星 17评 Python for analyze big financial data - 2015.pdf Python End-to-end Data Analysis - 2016.pdf Python Data Visualization Cookbook(2nd) - 2015.pdf 本书是一本使用Python实现数据可视化编程的实战指南,介绍了如何使用Python流行的库,通过...
pandas有一个get_dummies函数可以实现该功能(其实自己动手做一个也不难)。拿之前的一个例子来说: 1. In [72]: df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b'], 2. 'data1': range(6)}) 3. 4. In [73]: pd.get_dummies(df['key']) 5. Out[73]: 6. a b c...
在第12章,我们学习了pandas的Categorical类型和pandas.get_dummies函数。假设数据集中有一个非数值列: 代码语言:javascript 复制 In[24]:data['category']=pd.Categorical(['a','b','a','a','b'],...:categories=['a','b'])In[25]:data Out...
print(data.gender.value_counts()) Male 21790 Female 10771 Name: gender, dtype: int64 (3)用pandas编码数据有一种非常简单的方法,就是使用get_dummies函数。 get_dummies函数自动变换所有具有对象类型(比如字符串)的列或所有分类的列(这是pandas中的一个特殊概念)。
import pandas as pd import statsmodels.api as sm from sklearn import model_selection import numpy as np #导入数据 Profit_data = pd.read_excel(r'Predict to Profit.xlsx') #生成由State变量衍生的哑变量 dummies = pd.get_dummies(Profit_data.State) #将哑变量与原始数据集水平合并 Profit_New = ...
df = pd.DataFrame(data)# 编码分类变量df = pd.get_dummies(df, columns=['季节'], drop_first=True)# 定义特征和目标变量X = df.drop(columns='销量') y = df['销量']# 拆分数据集X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)# 训练决...