如果未在此处或dtype中给出,则生成的分类将是无序的。 dtype:CategoricalDtype 或“category”,可选 如果CategoricalDtype,不能与categories或ordered一起使用。 返回: 分类的 例子: >>>dtype = pd.CategoricalDtype(['a','b'], ordered=True)>>>pd.Categorical.from_codes(codes=[0,1,0,1], dtype=dtype...
分类对象有categories和codes属性 而且还可以通过赋值的方式将DataFrame中的列转换成categories类型 2、我们还可以使用pandas的Categorical函数(注意首字母大写)来直接创建categories类型 3、还可以使用构造器(pd.Categorical.from_codes)来构造categories对象,有点类似于take函数,只不过take函数的类型是object 注意如果数据输入的...
categories = ['foo', 'bar', 'baz'] codes = [0, 1, 2, 0, 0, 1] my_cats_2 = pd.Categorical.from_codes(codes, categories,ordered=True) 二、分类计算 category在计算过程中会有更好的表现。 cat_s.cat.codes :分类的编码,用数字表示分类数据 cat_s.cat.categories:分的类别 cat_s.cat.se...
codes:array-like,可选。 此分类的分类代码。如果定义了codes,则使用它们而不是categorical.codes 返回: Series 一个cudf 分类系列。 例子: >>> import cudf >>> import pandas as pd >>> pd_categorical = pd.Categorical(pd.Series(['a', 'b', 'c', 'a'], dtype='category')) >>> pd_categoric...
# 引入 Pandas库，按惯例起别名pd import pandas as pd #打印版本号 pd.__version__2. 数据...
了["Pearl", "Orange", "Apple"],注意此函数有个参数inplace默认是False即不影响原数据,如果想影响原categorical data数据则需将inplace设置为True。 使用rename_categories函数来修改categories值。 import pandas as pd idx = [1,2,,5,6,7,9,4,8] name = ["apple","pearl","orange" "apple","...
data = pd.read_csv('iris.data', header = None) #读取数据 iris_types = data[4].unique() n_class = iris_types.size x = data.iloc[:, :2] #只取前面两个特征 y = pd.Categorical(data[4]).codes #将标签转换0,1,... x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x,...
income[feature] = pd.Categorical(income[feature]).codes income.head(10) | age | workclass | fnlwgt | education | education-num | marital-status | occupation | relationship | race | sex | capital-gain | capital-losshours-per-weeknative-countryincome ...
3from tensorflow.keras.layers import Dense 4 5model = Sequential([ 6 Dense(128, activation='relu', input_shape=(784,)), 7 Dense(10, activation='softmax') 8]) 9model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) ...
=pd.get_dummies(categorical_data['species'])encoded_island=pd.get_dummies(categorical_data['island'])encoded_sex=pd.get_dummies(categorical_data['sex'])categorical_data=categorical_data.join(encoded_spicies)categorical_data=categorical_data.join(encoded_island)categorical_data=categorical_data.join(...