向dataframe添加一列热编码数据 - 腾讯云开发者社区

在稀疏的、独热编码编码数据上构建自动编码器 ? 自1986年[1]问世以来，在过去的30年里，通用自动编码器神经网络已经渗透到现代机器学习的大多数主要领域的研究中。...热编码数据热编码数据是一种最简单的，但在一般机器学习场景中经常被误解的数据预处理技术。该过程将具有“N”不同类别的分类数据二值化为二进制0和1的N列。第N个类别中出现1表示该观察属于该类别。...它可以很容易地为数据添加多余的复杂性，并改变数据上某些分类方法的有效性。例如，转换成OHE向量的列现在是相互依赖的，这种交互使得在某些类型的分类器中有效地表示数据方面变得困难。...但在我们的一个热编码的情况下，有几个问题，使系统更复杂: 一列出现1意味着对应的OHE列必须有一个0。...总结在本文中，我们浏览了一个独热编码分类变量的概念，以及自动编码器的一般结构和目标。我们讨论了一个热编码向量的缺点，以及在尝试训练稀疏的、一个独热编码数据的自编码器模型时的主要问题。

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图解Pandas的数据分类

的一列为Categorical对象通过pandas.Categorical来生成通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] = df2...语文 7 语文 dtype: category Categories (2, object): ['数学', '语文'] 创建虚拟变量将分类数据转成虚拟变量，也就是one-hot编码（独热码...）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] * 2, dtype="category...分类方法 add_categories：添加新的分类到尾部 as_ordered：类别排序 as_unordered：使类别无序 remove_categories：去除类别，将被移除的值置为null...去除所有未出现的类别 rename_categories：替换分类名，不改变分类的数量 reorder_categories：类进行排序 set_categories：用指定的一组新类替换原来的类，可以添加或者删除

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Pandas中的数据分类

的一列为Categorical对象通过pandas.Categorical来生成通过构造函数from_codes，前提是你必须先获得分类编码数据 # 方式1 df2["subject"] =...语文 7 语文 dtype: category Categories (2, object): ['数学', '语文'] 创建虚拟变量将分类数据转成虚拟变量，也就是one-hot编码（独热码...）；产生的DataFrame中不同的类别都是它的一列，看下面的例子： data4 = pd.Series(["col1","col2","col3","col4"] \* 2, dtype="category...[008i3skNly1gu1aviqwzbj60jy0g2jsg02.jpg] 分类方法 add_categories：添加新的分类到尾部 as_ordered：类别排序 as_unordered：...去除所有未出现的类别 rename_categories：替换分类名，不改变分类的数量 reorder_categories：类进行排序 set_categories：用指定的一组新类替换原来的类，可以添加或者删除

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Pandas实现因子化

Pandas因子化实现-factorize 在针对分类型数据的编码中，之前介绍过独热码get_dummies。本文介绍另一种方法：因子化。...因子化常用的方法： pandas.factorize() Series.factorize() Index.factorize() 函数说明 pandas.factorize( values, # 待编码数据...: middle; } .dataframe tbody tr th { vertical-align: top; } .dataframe thead th {...tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th {...tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; } .dataframe tbody tr th {

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数据中心化与标准化

_name = 'state' state_data = state_data_0.copy() state_data 这个数据表是美国几个州的统计数据，每一行代表一个州，每一列分别是人口（Population...表格数据如图所示 3、使用表格数据画图： plt.figure(dpi=120) # 在进行标准化与中心化处理之前绘制热图，由于不同列的数据差距过大，在绘制热图的时候就会导致反应出来的效果不好（例如：某一列的数据都在...进行中心化与标准化的函数 :param x: DataFrame :return: 经过标准化的DataFrame """ pd_mean = np.mean(pd_raw..., 0) # 求DataFrame每一列的平均值 pd_std = np.std(pd_raw, 0) # 求DataFrame每一列的标准差 return (pd_raw - pd_mean...) / pd_std 上面这个函数就是定义一个可以用于将数据（Python中的DataFrame对象）进行标准化与中心化的函数，不懂代码的话可以理解为这一步就是如何将数据进行标准化与中心化。

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「R」数据可视化3 : 热图

如上图每一列代表一个样本（左侧的样本是Basal，右侧的样本是Luminal），每一行代表一个基因，颜色代表了表达量（这张图没有显示图例，不知道是偏绿还是偏红代表高表达量）。...如果我们想要把pvalue表示在图中，可以在格子上添加*号或者具体的数值。...而dataframe可以同时支持不同的类型比如数值型和字符型。 ? dataframe与matrix 2）如何做图本节用一个不是那么生物的数据集来展示一下如何做热图。...和平时看到的heatmap有些不一样，中间的这些蓝色的线我们称作“trace”：虚线表示这一列平均值，实线表示与平均值的偏离程度。默认是按照列计算平均等，也可以改为行。...= 1,cexCol = 1,#修改横纵坐标字体 Rowv = F,Colv = F, #去除聚类 margins = c(6, 6), cellnote = hM,notecol='black'#添加相关系数的值及修改字体颜色

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pandas

区别 Series是带索引的一维数组 Series对象的两个重要属性是：index（索引）和value（数据值） DataFrame的任意一行或者一列就是一个Series对象创建Series对象：pd.Series...： dataframe.to_excel("文件.xlsx", index=False, header=None) index=False，代表不会导出index，就是最左侧的那一列 header=None...print(df) df["date"] = df["date"].dt.date #将date列中的日期转换为没有时分秒的日期 df.to_excel("dates.xlsx") 向pandas...using .loc[row_indexer,col_indexer] = value instead 问题：当向列表中增加一列时，需要先将变量复制一份，再添加才可以 a=a.copy()...对象，将列表作为一列数据 df = pd.DataFrame(data, columns=['姓名']) df_transposed = df.T # 保存为行 # 将 DataFrame

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50个超强的Pandas操作！！

选择列 df['ColumnName'] 使用方式：通过列名选择DataFrame中的一列。示例：选择“Salary”列。 df['Salary'] 7....选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式：通过列名选择DataFrame中的一列。示例：选择“Name”和“Age”列。...新增列 df['NewColumn'] = values 使用方式：新增一列，并为其赋值。示例：新增一列表示年龄是否大于30。...独热编码 pd.get_dummies(df, columns=['CategoricalColumn']) 使用方式：将分类变量转换为独热编码。示例：对“Status”列进行独热编码。...在机器学习和深度学习中经常会使用独热编码来将离散变量转换为多维向量，以便于算法处理。

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Python 数据分析（三）：初识 Pandas

print(type(df[['name', 'age']])) # 获取一行 print(df[1:2]) # 获取多行 print(df[1:4]) # 多行的某一列数据 print(df[1:4...][['name']]) # 某一行某一列数据 print(df.loc[1, 'name']) # 某一行指定列数据 print(df.loc[1, ['name', 'age']]) # 某一行所有列数据...'gender']]) # 取一行 print(df.iloc[1]) # 取连续多行 print(df.iloc[0:3]) # 取间断的多行 print(df.iloc[[1, 3]]) # 取某一列...print(df.iloc[:, 0]) # 取某一个值 print(df.iloc[0, 1]) 3.3 添加删除我们通过示例来看一下如何向 DataFrame 中添加数据以及如何从其中删除数据。...', '11']], columns=['name', 'age']) # 在某位置插入一列 # 方式 1 col = df1.columns.tolist() col.insert(1, 'gender

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Pandas数据分析

movie[['movie_title','title_year','imdb_score']] movie2.sort_values('title_year',ascending=False) # 针对某一列...连接数据时，涉及到了参数join（join = 'inner',join = 'outer'） pd.concat([df1,df2,df3],ignore_index=True) 也可以使用concat函数添加列...，与添加行的方法类似，需要多传一个axis参数 axis的默认值是index 按行添加向DataFrame添加一列，不需要调用函数，通过dataframe['列名'] = ['值'] 即可通过dataframe...['列名'] = Series对象这种方式添加一列数据连接 merge 数据库中可以依据共有数据把两个或者多个数据表组合起来，即join操作 DataFrame 也可以实现类似数据库的join操作，...方法只能水平连接两个DataFrame对象对齐是靠被调用的DataFrame的列或行索引和另一个DataFrame的列或行索引默认是内连接（也可以设为左连接、外连接、右连接）

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Python下数值型与字符型类别变量独热编码（One-hot Encoding）实现

我们要做的，也就是将第三列'SoilType'进行独热编码。 ? 接下来，进行独热编码的配置。...之所以会这样，是因为我们在一开始没有表明哪一列是类别变量，需要进行独热编码；而哪一列不是类别变量，从而不需要进行独热编码。那么，我们如何实现上述需求，告诉程序我们要对哪一行进行独热编码呢？...ohe_column=pd.DataFrame(ohe.fit_transform(test_data_1[['SoilType']]).toarray()) ohe_column.head(5) ...其中，[['SoilType']]表示仅仅对这一列进行处理。...count=pd.DataFrame(test_data_1['SoilType'].value_counts()) print(count) 得到结果如下。 ?

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pandas 读取excel文件

name=None：传入一列类数组类型的数据，用来作为数据的列名。如果文件数据不包含标题行，要显式的指出header=None。 skiprows：int类型，类列表类型或可调函数。...如果解析的数据只有一列，返回一个Series。...返回一个DataFrame类型的数据。...结构为{name：DataFrame}这种类型。...从尾部跳过5行： df = pd.read_excel(file, sheet_name='Sheet1', skipfooter=5) 8.dtype 指定某些列的数据类型示例数据中，测试编码数据是文本

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sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

文章目录 1 Ordinal Encoding 序数编码 2 One-hot Encoding 独热编码 3 Target Encoding 目标编码 4 BinaryEncoder 编码 5 CatBoostEncoder...woe编码的穿越问题文章目录 1 Ordinal Encoding 序数编码 2 One-hot Encoding 独热编码 3 Target Encoding 目标编码 4 BinaryEncoder...对于一列有N种取值的特征，Onehot方法会创建出对应的N列特征，其中每列代表该样本是否为该特征的某一种取值。因为生成的每一列有值的都是1，所以这个方法起名为Onehot特征。...Dummy特征也是一样，只是少了一列，因为第N列可以看做是前N-1列的线性组合。但是在离散特征的特征值过多的时候不宜使用，因为会导致生成特征的数量太多且过于稀疏。...# 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown/handle_missing 的选择为： # ‘error’：即报错;

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数据科学和人工智能技术笔记三、数据预处理

treatment': [0, 1, 0, 1, 0], 'score': ['strong', 'weak', 'normal', 'weak', 'strong']} df = pd.DataFrame...]]) # 将数据加载为数据帧 df = pd.DataFrame(X, columns=['feature_1', 'feature_2']) # 移除带缺失值的观测 df.dropna()...Florida'), ('Texas', 'Alabama')] # 创建 MultiLabelBinarizer 对象 one_hot = MultiLabelBinarizer() # 独热编码数据...['Delaware'], ['Texas']]) # 创建 LabelBinzarizer 对象 one_hot = LabelBinarizer() # 独热编码数据...0 0 0 1 1 1 0 0 2 0 0 1 3 0 1 0 4 0 0 1 预处理类别特征通常，机器学习方法（例如逻辑回归，具有线性核的 SVM 等）将要求将类别变量转换为虚拟变量（也称为独热编码

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【Python】机器学习之数据清洗

然而，在机器学习的魔法领域，我们向计算机系统灌输了海量数据，让它在数据的奔流中领悟模式与法则，自主演绎未来，不再需要手把手的指点迷津。.../ dataNumber) >= narate: NanList.append(col) # 如果缺失值率大于指定缺失率，则将变量名称添加到NanList中 #...list_train_str: 创建一个包含文本/离散、无需独热编码的数据类型的列表。该列表包含了一系列文本型变量的名称，例如'sex'、'employ'等。...list_train_str_needtrf: 创建一个包含文本/离散、需要独热编码的数据类型的列表。...该列表包含了一系列需要进行独热编码的变量的名称，例如'reside_type'、'agetype'等。

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挑战30天学完Python：Day25 数据分析Pandas

Pandas添加了数据结构和工具，用于处理类似表格的数据，即 Series 和 Data Frames。...首先让我们看下 series 例子: Names Pandas Series Countries Series Cities Series 如您所见，pandas系列只是一列数据。...中添加列，可以像向字典中添加键一样操作。...添加列让我们向其上边的姓名国家和城市的DataFrame添加一列体重信息 weights = [74, 78, 69] df['Weight'] = weights print(df)...中的信息似乎还不太完整，让我们再继续添加出生年份和当前年份两列。

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pandas的dataFrame的行列索引操作

pandas的dataFrame的索引值从1开始假设有一个dataFrame: ? 这里的index的索引列是从0开始的，那么现在我想要让它从1开始怎么做？...DataFrame中指定位置增加删除一行一列 df=DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index=['a','b','c','d'],columns=['one...df['new_colu']='12'#向 DataFrame 添加一列，该列为同一值 df Out[93]: one two three four new_colu a...6 7 8 2 13 1 1 1 1 3 14 2 3 2 3 4 15 7 8 9 10 >>> df 字典方式添加一行...a b c d 0 1 3 3 4 1 5 6 7 8 2 9 10 11 12 >>> 用loc指定位置添加一行

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专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二）

1.2.1 Ordinal Encoding 序数编码序数编码将类别变量转化为一列序数变量，包含从1到类别数量之间的整数 import numpy as np import pandas as pd...2.0, 15 => 3.0, 未知 => -1.0, 缺失值 => -2.0 encoded_train.astype(float) # 训练集结果 1.2.2 One-hot Encoding 独热编码...Scikit-learn中也提供来独热编码函数，其可以将具有n_categories个可能值的一个分类特征转换为n_categories个二进制特征，其中一个为1，所有其他为0在category_encoders...# 将 handle_missing设为‘indicator’，即会新增一列指示缺失值 # 其他的handle_unknown/handle_missing 的选择为： # ‘error’：即报错;...‘return_nan’：即未知值/缺失之被标记为nan; ‘value’：即未知值/缺失之被标记为0 # 以测试集结果为例 encoded_test # 在独热编码中： # 变量 Sex

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关系（二）利用python绘制热图

关系（二）利用python绘制热图热图（Heatmap）简介 1 热图适用于显示多个变量之间的差异，通过颜色判断彼此之间是否存在相关性。...自定义热图一般是结合使用场景对相关参数进行修改，并辅以其他的绘图知识。..., style="white") # 解决Seaborn中文显示问题 # 初始化 fig = plt.figure(figsize=(12,8)) # 宽型：是一个矩阵，其中每一行都是一个个体，每一列都是一个观察值...即热图的每个方块代表一个单元格 df = pd.DataFrame(np.random.random((6,5)), columns=["a","b","c","d","e"]) ax = plt.subplot2grid...((2, 2), (0, 0), colspan=1) sns.heatmap(df) ax.set_title('宽型') # 方型：相关矩阵热图 df = pd.DataFrame(np.random.random

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【数据分析】数据缺失影响模型效果？是时候需要missingno工具包来帮你了！

这可以是条形图、矩阵图、热图或树状图的形式。从这些图中，我们可以确定缺失值发生的位置、缺失的程度以及是否有缺失值相互关联。...isna（）部分检测dataframe中缺少的值，并为dataframe中的每个元素返回一个布尔值。sum（）部分对真值的数目求和。...热图热图用于确定不同列之间的零度相关性。换言之，它可以用来标识每一列之间是否存在空值关系。接近正1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值相关。...接近负1的值表示一列中存在空值与另一列中存在空值是反相关的。换句话说，当一列中存在空值时，另一列中存在数据值，反之亦然。接近0的值表示一列中的空值与另一列中的空值之间几乎没有关系。...热图方法更适合于较小的数据集。树状图树状图提供了一个通过层次聚类生成的树状图，并将空相关度很强的列分组在一起。

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图解Pandas的数据分类

Pandas中的数据分类

Pandas实现因子化

数据中心化与标准化

「R」数据可视化3 : 热图

pandas

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Python 数据分析（三）：初识 Pandas

Pandas数据分析

Python下数值型与字符型类别变量独热编码（One-hot Encoding）实现

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【Python】机器学习之数据清洗

挑战30天学完Python：Day25 数据分析Pandas

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