1、pandas.series.value_counts Series.value_counts(normalize=False,sort=True,ascending=False, bins=None, dropna=True) 作用:返回一个包含值和该值出现次数的Series对象,次序按照出现的频率由高到低排序. 参数: normalize : 布尔值,默认为False,如果是True的话,就会包含该值出现次数的频率. sort : 布尔值,...
df.isnull().sum() 2.3 数据类型转化 完成缺失值处理之后,我们希望对数据类型进行转化。Year的数据格式为Object,我们希望将其转化为int64。首先通过values_counts查看其中唯一值的情况。 df['Year'].value_counts() 我们发现,1934年以后的Year格式都正常,但1934年以前的六届,Year的格式为YearPrevious/YearPresent...
Train_data.duplicated().value_counts() 本数据集不存在重复值,如果存在重复值,可利用drop_duplicates,对其删除。 三、特征分析 特征分为类别特征和数字特征 # 类型特征 categorical_features = Train_data.select_dtypes(include=[np.object]) categorical_features.columns # 数字特征 numeric_features = Train_data...
df.dtypes.value_counts() 来了解你的dataframe的每项数据类型,然后再使用: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.select_dtypes(include=[float64,int64]) 获取一个仅由数值类型组成的sub-dataframe。 3. copy 如果你没听说过它的话,我不得强调它的重要性。输入下面的命令: ...
df.dtypes.value_counts() 命令分发的结果以了解数据帧的所有可能数据类型,然后执行 df.select_dtypes(include = ['float64','int64']) 选择仅具有数字特征的子数据帧。 Copy 这是一个重要的命令。如果执行以下命令: import pandas as pd df1 = pd.DataFrame({ ‘a’:[0,0,0], ‘b’: [1,1,1]})...
degree =80#Definearangeof valuesforlambdalambda_reg_values = np.linspace(0.01,0.99,100)forlambda_reginlambda_reg_values:#For each value of lambda, compute build model and compute performance for lambda_reg in lambda_reg_values:X_train = np.column_stack([np.power(x_train,i)foriinrange(0,...
t_ftype_counts() #返回数据框数据类型float64:dense的个数 DataFrame.select_dtypes([include, include]) #根据数据类型选取子数据框 DataFrame.values #Numpy的展示方式 DataFrame.axes #返回横纵坐标的标签名 DataFrame.ndim #返回数据框的纬度 DataFrame.size #返回数据框元素的个数 ...
df_Iris.describe(include =['O']).T 总数150, 3个种类, 最大频数为50, 也就是每种都为50个. 注意top里的指的不是Iris-versicolor最多, 是在频数相同的基础上按照字符串长度进行排名. 可以通过这样对每种进行计数: df_Iris.Species.value_counts() Iris-versicolor 50 Iris-virginica 50 Iris-setosa 50...
r1 = pd.Series(kmodel.labels_).value_counts() #统计各个类别的数目 r2 = pd.DataFrame(kmodel.cluster_centers_)#找出聚类中心 # 所有簇中心坐标值中最大值和最小值 max = r2.values.max() min = r2.values.min() r = pd.concat([r2, r1], axis = 1) #横向连接(0是纵向),得到聚类中心对应...
isnull sparse first_valid_index combine_first ewm notnull empty mask truncate to_csv bool at clip radd to_markdown value_counts first isna between_time replace sample idxmin div iloc add_suffix pipe to_sql items max rsub flags sem to_string to_excel prod fillna backfill align pct_change ...