shape[1])) # 得到数据的总结信息 summary_df = df.describe() # 得到变量列表,得到格式为list cols = df.columns.tolist() 输出的summary_df如下图所示。使用pandas的describe()后,我们可以很轻松的得到关于所有变量的基本信息: 以上图为例,我们发现year_id这个变量的最大最小及均值都是
该方法严重依赖于因变量(target)的分布,但这大大减少了生成编码后特征的数量。 参考文献: Micci-Barreca, D. (2001). A preprocessing scheme for high-cardinality categorical attributes in classification and prediction problems. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 3(1), 27-32. from category_encoders imp...
vmin=-1, cmap='coolwarm', linewidths=0.1, annot=True)plt.title('Pearson correlation coefficient between numeric variables', fontdict={'fontsize': 15})plt.show()04、特征筛选我们使用统计方法进行特征筛选
3 数据预览 数据集的输入变量是20个特征量，分为数值变量（numeric）和分类（categorical）变量。输出变量为y，即客户是否已经认购定期存款(binary: "yes", "no")。首先载入数据 然后使用info()函数和describe()函数查看数据集的基本信息。4 数据预处理与特征工程 4.1 缺失值处理 给出的数据集基本信息可以看出，...
("Retain H0,There is no relationship between 2 categorical variables") 原文链接: https://towardsdatascience.com/hypothesis-testing-in-machine-learning-using-python-a0dc89e169ce 编辑:于腾凯 校对:林亦霖 译者简介 张睿毅,北京邮电大学大二...
# categorical to numerical variablespd.get_dummies(data['fuel-type']).head()# descriptive analysis# NaN are skippeddata.describe() 第9步:根据基于引擎大小的价格绘制数据。 # examples of box plotplt.boxplot(data['price'])# by using seabornsns.boxplot(x='drive-wheels',y='price',data=data...
describe() 可视化数据 数据可视化是共享单车需求预测过程中的重要一步。它可以帮助识别原始数据中可能无法立即显现的模式和趋势。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns #Plotting pairplot of all the numeric variables sns.pairplot(bike_...
)other_col=['Type'] #Test and Train Data set identifier步骤5：识别具有缺失值的变量并为这些变量创建标志fullData.isnull().any()#Will return the feature with True or False,True means have missing value else Falsenum_cat_cols = num_cols+cat_cols # Combined numerical and Categorical variables...
between 2 categorical variables") if p_value<=alpha: print ("Reject H0,There is a relationship between 2 categorical variables")else: print ("Retain H0,There is no relationship between 2 categorical variables") 原文链接: https://towardsdatascience.com/hypothesis-testing-in-machine-learning-using...
gears_group.describe() 3 rows × 32 columns Transforming variables to categorical data type cars['group'] = pd.Series(cars.gear,dtype="category") cars['group'].dtypes CategoricalDtype(categories=[3,4,5], ordered=False) cars['group'].value_counts() ...