02 类标编码 接下来进行到本篇笔记的重点，也就是类表的编码。 可以看到，类型、地区特征里数据都是字符串，虽然方便观看，但是机器学习库（算法运用）要求类标以整数形式进行编码。...对‘地区’特征列进行编码 先导入scikit-learn库中的LabelEncode类，该类可完美执行整数编码工作。...这不是我们要的目的，最优的操作是，能判别出非此即彼，某电影要么是欧美片要么不是欧美片，要么是内陆片要么不是内陆片。。。。对每种地区进行判断，只有两种结果，是和不是。 解决该问题的方法是独热编码技术。...即创建一个虚拟特征，虚拟特征的每一列各代表标称数据的一个值。 把‘地区’这1列裂变成4列： 1代表该电影属于该地区，0代表不属于该地区。 这就是独热编码，这样表示有利于分类器的更好运算。...，0代表否，1代表是 还可以用pandas（神器）中的get_dummies方法实现独热编码技术，该方法只对字符串列进行转换，数值列保持不变。
查看数据基本信息 df.info() 使用方式： 提供DataFrame的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型。 示例： 查看数据信息。 df.info() 5....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。...将离散型的特征数据映射到一个高维空间中，每个可能的取值都对应于高维空间的一个点，在这些点上取值为1，其余均为0，因此独热编码也被称为“一位有效编码”或“One-of-K encoding”） 24....字符串处理 df['StringColumn'].str.method() 使用方式： 对字符串列进行各种处理，如切片、替换等。 示例： 将“Name”列转换为大写。...使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式： 使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数
发现重复记录或同义但不同名称情况时，进行去重或标准化，确保记录唯一一致。处理数据类型不匹配，如字符串误标为数值型，进行类型转换或纠正，确保每个特征正确类型。 同时，对连续型变量的缺失值进行处理。...for col in data.columns: # 计算每一列的缺失值率，并与指定缺失率进行比较 if (data[col].isna().sum()...=0表示按行删除 # inplace=True表示在原始DataFrame上进行修改 data2 # 返回删除指定列后的DataFrame对象 2.4.5 删除文本型变量，有缺失值行; 图10...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。...# 查看清洗后的数据维度（行列数） 源码分析： 定义了多个Pipeline，用于对不同类型的特征进行数据清洗和处理。
我们可以使用以下dataframe.info()方法来查看列的数据类型： 可以看到，其中有一些明确包含数字（例如ft²）的列被存储为objects。...缺失数据和异常值 除了异常的数据类型外，处理真实数据时的另一个常见问题是数据缺失。这些数据缺失往往是由很多因素造成，在我们训练机器学习模型之前必须填写或删除。首先，让我们了解每列中有多少缺失值。...（代码参见github） 尽管删除信息需要格外小心，但对于那些缺失值的比例很高的列，它们对于模型的训练很有可能是没有意义的。...这告诉我们，我们应该在建模中包含建筑类型这一类，因为它确实对目标有影响。作为一类变量，我们将不得不对建筑物类型进行独热编码。...这是一种很好的探索性分析工具，它可以让我们看到多个变量对之间的关系以及单个变量的分布。
5 rows × 122 columns 数据集中有几个分类列。`FeatureSelector`处理这些特征重要性的时候使用独热编码。...缺失值 第一种特征选择方法很简单：找到丢失分数大于指定阈值的任何列。在此示例中，我们将使用阈值0.6，这对应于查找缺失值超过60％的特征。（此方法不会首先对特征进行一次独热编码）。...唯一值 下一个方法很简单：找到只有一个唯一值的所有特征。（这不会对特征进行独热编码）。...对于每一对，将要删除的特征是在DataFrame中列排序方面排在最后的特征。（除非one_hot = True，否则此方法不会预先对数据进行一次独热编码。...处理独热特征 如果我们查看返回的DataFrame，可能会注意到原始数据中没有的几个新列。这些是在对数据进行独热编码以进行机器学习时创建的。
▍二进制编码器 二进制编码器是另一种可用于对分类变量进行编码的方法。如果一个列中有多个级别，那么这是一种很好的方法。...虽然我们可以使用一个热编码来对使用1023列的具有1024个级别的列进行编码，但是使用二进制编码，我们可以通过使用10列来完成。 让我们说我们的FIFA 19球员数据中有一列包含所有俱乐部名称。...此列有652个唯一值。一个热编码意味着创建651列，这意味着大量的内存使用和大量的稀疏列。 如果我们使用二进制编码器，我们将只需要像29的10列。...我们可以很容易地使用category_encoders中的“二进制编码器”对象对这个变量进行二进制编码： ? ?...它与二进制编码器不同，因为在二进制编码中，两个或多个俱乐部参数可能是1，而在哈希散列中只有一个值是1。 我们可以像这样使用哈希散列： ? ? 一定会有冲突（两个俱乐部有相同的编码。
我们不使用常亮来填充缺失值，而是经常选择中值或均值。一般不对列中的值进行编码，而是通常将列中的值减去每列的平均值并除以标准差，对列中的值进行标准化。...我们可以使用类转换器对DataFrame的每个部分进行单独转换。...例如，如果热编码器允许在使用fit方法期间忽略缺失值，那就更好了，那就可以简单地将缺失值编码为全零行。而目前，它还要强制用户用一些字符串去填充缺失值，然后将此字符串编码为单独的列。...以下代码构建的类基本转换器可执行以下操作： •使用数字列的均值或中位数填充缺失值 •对所有数字列进行标准化 •对字符串列使用一个热编码 •不用再填充类别列中的缺失值，而是直接将其编码为0 •忽略测试集中字符串列中的少数独特值...对数字列进行分装（bin）和编码 对于包含年份的一些数字列，将其中的值视为类别列更有意义。
接下来，我们使用dataframe的info()方法查看每一列的数据类型： ? ? 可以看到，其中有相当多的列属于objects类型（非数据类型）。...缺失数据的处理方式一般有两者：删除、填充，删除指的是直接删除缺失数据对应的行或列，而填充可以有前向填充、均值填充等多种方式。对于样例中的数据集，我们先来看每列中缺失值的数量。 ?...除了缺失数据外，我们还需要对离群数据进行进一步的处理，离群数据或是由一些偶发现象产生，或是本身数据在存储的过程中出现了错误，它们会对特征的计算值产生较大的影响。...由于建筑物类型是一个离散变量，我们可以通过对建筑物类型进行独热编码，将他们转换为数值变量。...接下来，我们对本次项目的数据集分两块进行特征工程。第一是对于分类变量，采用独热（one-hot）编码进行分类，转换为数值。独热（one-hot）编码在模型的训练数据中包含分类变量时，应用很常见。
查看数据基本信息 df.info() 使用方式： 提供DataFrame的基本信息，包括每列的非空值数量和数据类型。 示例： 查看数据信息。 df.info() 5....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。...字符串处理 df['StringColumn'].str.method() 使用方式： 对字符串列进行各种处理，如切片、替换等。 示例： 将“Name”列转换为大写。...使用apply函数对列进行操作 df['NewColumn'] = df['Column'].apply(lambda x: x * 2) 使用方式： 使用apply函数对某列的每个元素进行操作，可传递自定义函数...agg同时进行多个聚合操作。
重要的是，在进行数据分析或机器学习之前，需要我们对缺失的数据进行适当的识别和处理。许多机器学习算法不能处理丢失的数据，需要删除整行数据，其中只有一个丢失的值，或者用一个新值替换（插补）。...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。...其他列（如WELL、DEPTH_MD和GR）是完整的，并且具有最大的值数。 矩阵图 如果使用深度相关数据或时间序列数据，矩阵图是一个很好的工具。它为每一列提供颜色填充。...当一行的每列中都有一个值时，该行将位于最右边的位置。当该行中缺少的值开始增加时，该行将向左移动。 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。...如果在零级将多个列组合在一起，则其中一列中是否存在空值与其他列中是否存在空值直接相关。树中的列越分离，列之间关联null值的可能性就越小。
进行可视化时，你可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...散点图矩阵（SPLOM）允许你可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！ ?...平行坐标允许你同时显示3个以上的连续变量。dataframe 中的每一行都是一行。你可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。
独热编码——具有k个特征二进制特征。定序型变量标签编码——用自定义的数字对原始特征进行打标签，适用于有序的分类变量。...编码的意义不用对变量归一化，加速参数的更新速度；使得一个很大权值管理一个特征，拆分成了许多小的权值管理这个特征多个表示，降低了特征值扰动对模型的影响，模型具有更好的鲁棒性，将数据转换成可训练的格式编码优缺点定类变量异常数据具有很强的鲁棒性...正则化会约束系数的大小，使得各个变量的重要性相对均等。这意味着，即使使用了独热编码，每个类别都有一个独立的变量，正则化也可以帮助控制这些变量的影响，使它们不会对模型造成过大的影响。 d....编码#哑变量编码是将One-Hot编码的第一列结果去掉即可。...如果对你有帮助，你的赞是对博主最大的支持！！【数据清洗 | 数据规约】数据类别型数据 编码最佳实践，确定不来看看？我正在参与2023腾讯技术创作特训营第三期有奖征文，组队打卡瓜分大奖！
进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...散点图矩阵（SPLOM）允许您可视化多个链接的散点图：数据集中的每个变量与其他变量的关系。 数据集中的每一行都显示为每个图中的一个点。 你可以进行缩放、平移或选择操作，你会发现所有图都链接在一起！...平行坐标允许您同时显示3个以上的连续变量。 dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 ?...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。
特征提取是将数据（如⽂本、图像等）转换为可⽤于机器学习的数字特征。对计算机来说，如ASCII编码理解字符更直观，使用二进制表示数字等，对人来说更直观的表达方式反而使计算机理解起来很困难。...字典特征提取 ---- 将字典数据转换为one-hot独热编码。one-hot不难理解，也就是将特征的取值范围组成列名，然后一行样本取什么值，就在对应列下面标1，其余标0即可。...:\n", data) 特征name为数字视为1列，特征name取值有3个即3列，sex取值有2个即2列，即独热编码的特征名是[‘age’ ‘name=Alice’ ‘name=Bob’ ‘name...但是对于大数据集来说，如果特征的取值过多，或者样本数太多，就会导致独热编码的矩阵中有很多0，也就是稀疏矩阵，而这些0可以说都是无用信息，十分冗余。...如(0,0) 18.0表示第0行第0列的数据是18，(0,1) 1.0表示第0行第1列的数据是1，一一对应之前独热编码表示的矩阵，极大降低冗余。
进行可视化时，您可以使用单变量设置中的直方图（histograms）和箱形图（box）或小提琴图（violin plots），或双变量分布的密度等高线图（density contours）。...dataframe 中的每一行都是一行。 您可以拖动尺寸以重新排序它们并选择值范围之间的交叉点。 image.png 并行类别是并行坐标的分类模拟：使用它们可视化数据集中多组类别之间的关系。...每个 Plotly Express 函数都体现了dataframe 中行与单个或分组标记的清晰映射，并具有图形启发的语法签名，可让您直接映射这些标记的变量，如 x 或 y 位置、颜色、大小、 facet-column...甚至是 动画帧到数据框（dataframe）中的列。...但是，如上所述，如果你的 dataframe 的列被笨拙地命名，你可以告诉 px 用每个函数的 labels 参数替换更好的。
对计算机来说，如ASCII编码理解字符更直观，使用二进制表示数字等，对人来说更直观的表达方式反而使计算机理解起来很困难。 特征提取包括字典特征提取、文本特征提取和图像特征提取。...字典特征提取 ---- 将字典数据转换为one-hot独热编码。one-hot不难理解，也就是将特征的取值范围组成列名，然后一行样本取什么值，就在对应列下面标1，其余标0即可。...但是对于大数据集来说，如果特征的取值过多，或者样本数太多，就会导致独热编码的矩阵中有很多0，也就是稀疏矩阵，而这些0可以说都是无用信息，十分冗余。...如(0,0) 18.0表示第0行第0列的数据是18，(0,1) 1.0表示第0行第1列的数据是1，一一对应之前独热编码表示的矩阵，极大降低冗余。...对应的图像特征提取方法也有很多，如尺度不变特征转换SIFT、加速稳健特征SURF、hog特征、提取兴趣点等。 可以使用skimage库对图像进行操作，可参考文档，篇幅原因，这里不深入介绍。
1.标签编码（LabelEncode） 1）定义 LabelEncoder是对不连续的数字或者文本进行编号，编码值介于0和n_classes-1之间的标签。...2）为什么要使用独热编码 独热编码是因为大部分算法是基于向量空间中的度量来进行计算的，为了使非偏序关系的变量取值不具有偏序性，并且到圆点是等距的。...2）适用情况 每个特征中有多个文本单词； 用户兴趣特征（如特征值： ”健身 电影 音乐”）适合使用多标签二值化，因为每个用户可以同时存在多种兴趣爱好。...电影分类标签中（如： [action, horror]和[romance, commedy]）需要先进行多标签二值化，然后使用二值化后的值作为训练数据的标签值。...) #声明平均数编码的类 trans_train = ME.fit_transform(X,y)#对训练数据集的X和y进行拟合 test_trans = ME.transform(X_test)#对测试集进行编码
，默认为axis=0也就是判断每一列中是否存在空值，axis=1时用于判断行。...如果想要统计每一行或列中含有空值的个数，可在any()函数的后面加入求和函数sum()，如以下代码所示。...pandas中提供了mean()函数去计算均值，在用均值填补缺失值的时候需要去判断每一列的数据类型，如以下代码所示。...在Python中还提供了根据上（下）一条数据的值对缺失值进行填充，对于这种方式，只需要更改fillna()中的参数即可，如以下代码所示。...02 数据变换 一份完整的数据，数据上虽然没有缺失值，但是有一些数据并不是用户需要的形式，如字符型数据、数据间差异较大的数据等等，处理这些数据需要进行数据变换。
但是，与其他数值变量不一样的是，类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型，石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。...表5-1 对3个城市的类别进行独热编码 City e1 e2 e3 San Francisco 1 0 0 New York 0 1 0 Seattle 0 0 1 独热编码非常易于理解。...表5-2 对3个城市的类别进行dummy编码 City e1 e2 San Francisco 1 0 New York 0 1 Seattle 0 0 使用虚拟编码进行建模的结果比单编码更易解释。...独热编码是多余的，它允许多个有效模型一样的问题。非唯一性有时候对解释有问题。该优点是每个特征都明显对应于一个类别。此外，失踪数据可以编码为全零矢量，输出应该是整体目标变量的平均值。...特征散列将原始特征向量压缩为m维通过对特征ID应用散列函数来创建矢量。例如，如果原件特征是文档中的单词，那么散列版本将具有固定的词汇大小为m，无论输入中有多少独特词汇。
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