y = np.log(model_data.购买人数 + 1).values #将购买人数对数化然后转化为ndarray model_dummies_1 = pd.get_dummies(model_data.商家等级) #将商家等级转化为虚变量 model_dummies_1.columns = ['商家等级_0', '商家等级_1', '商家等级_2'] #重命名商家等级的
DataFrame({i: np.random.randn(n_rows) for i in ['open', 'high', 'low', 'close', 'volume']}) content = df.to_dict(orient="records") return [sys.getsizeof(df), sys.getsizeof(content)] if __name__ == '__main__': index_list = ['10行', "100行", "一千行", "一万...
以前处理DataFrame都是使用切片来处理其中的值,今天做数据的预处理,发现了以前从来没用过的DataFrame操作,算是慢慢积累吧,首先看下原始数据格式 假设你已经把数据读入python了,如果你还不会读入数据,看下面代码: 1.找出分类变量的值 2.把大批量分类变量的值变成对应数字表示,可以看看这篇文章字典巧用 3.提取出列名...
DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 22], 'City': ['New York', 'San Francisco', 'Los Angeles']}) # Using shape to get the size rows, columns = df.shape print(f"Number of rows: {rows}, Number of columns: {columns}") Powered By Output: ...
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...
>>> df.x.get(10) 0>>> df.x.get(20) 20 1 20 2 Name: x, dtype: int64>>> df.x.get(15, -1) -1相关用法 Python pyspark DataFrame.ge用法及代码示例 Python pyspark DataFrame.groupBy用法及代码示例 Python pyspark DataFrame.gt用法及代码示例 Python pyspark DataFrame.groupby用法及代码示例 ...
1.10 创建 DataFrame 对象的注意点 2. DataFrame 的属性 2.1 axes --- 返回行/列标签列表 2.2 columns --- 返回列标签列表 2.3 index --- 返回行标签列表 2.4 dtypes --- 返回数据类型 2.5 empty --- 返回 DataFrame 对象是否为空 2.6 ndim --- 返回 DateFrame 对象的维数 2.7 size --- 返回DateFrame...
方法描述Axesindex: row labels;columns: column labelsDataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵DataFrame.dtypes返回数据的类型DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object.DataFrame.get_dtype_counts()返回数据框数据类型的个数DataFrame.get_ftype_counts()Return th...
DataFrame.get_values(self)[source] 将稀疏值转换为稠密值后,返回一个ndarray。 从0.25.0版开始不推荐使用:np.asarray(..)或DataFrame.values()代替。 这与.values非稀疏数据相同。对于SparseArray中包含的稀疏数据,首先将其转换为密集表示。 返回值:
pandas.DataFrame.min() 是 Pandas 中用于计算 DataFrame 每一列或每一行的最小值 的方法。数据分析可以查找数据集中的最小值。 数据清洗能处理缺失值,找到数据的边界。特征工程用来创建新的特征,例如最小值的相对值。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.min方法的使用。