pandas - get_dummies乘以数量 - 腾讯云开发者社区

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一文了解类别型特征的编码方法

这里介绍一个新的数据分析库--pandas_profiling，这个库可以帮我们先对数据集做一个数据分析报告，报告的内容包括说明数据集包含的列数量、样本数量，每列的缺失值数量，每列之间的相关性等等。...，看右上角可以选择有 5 项内容，下面是概览的内容，主要展示数据集的样本数量，特征数量（列的数量）、占用内存、每列的数据类型统计、缺失值情况等： ?...实现 One-hot 编码有以下 3 种方法： Pandas 的 get_dummies Sklearn 的 DictVectorizer Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder...Pandas 的 get_dummies 首先介绍第一种--Pandas 的 get_dummies，这个方法使用非常简单了： ?...，那么如果直接用 pandas 的get_dummies方法，会导致训练集和测试集的特征维度不一致了。

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pandas.get_dummies 的用法

get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。...详细参数请查看官方文档 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep=’_’, dummy_na=False, columns=None, sparse...color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 例子： import pandas...get_dummies 后： ?...上述执行完以后再打印df 出来的还是get_dummies 前的图，因为你没有写 df = pd.get_dummies(df) 可以对指定列进行get_dummies pd.get_dummies(df.color

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特征锦囊：如何对类别变量进行独热编码？

很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies吧，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成N个（N为枚举值数量）新字段...我们还是用到我们的泰坦尼克号的数据集，同时使用我们上次锦囊分享的知识，对数据进行预处理操作，见下： # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from...pandas import Series,DataFrame import re # 导入泰坦尼的数据集 data_train = pd.read_csv("....那么接下来我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段： # 我们对字段Title进行独热编码，这里使用get_dummies，生成N个0-1新字段 dummies_title

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机器学习| 第三周：数据表示与特征工程

将数据转换为分类变量的 one-hot 编码有两种方法：一种是使用 pandas，一种是使用 scikit-learn 。 pandas 使用起来会简单一点，故本文使用的是 pandas 方法。...输出： Male 21790 Female 10771 Name: gender, dtype: int64 用 pandas 编码数据有一种非常简单的方法，就是使用 get_dummies...get_dummies 函数自动变换所有具有对象类型（比如字符串）的列或所有分类的列。...pandas 的 get_dummies 函数将所有数字看作是连续的，不会为其创建虚拟变量。...80 减少到 40（原始特征数量的 50%）。

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关于sklearn独热编码二.字符串型类别变量

---- 另一种解决方案其实如果我们跳出 scikit-learn，在 pandas 中可以很好地解决这个问题，用 pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于...: 本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码能够根据指令，自动生成二值化编码后的变量名这么看来，我们找到最完美的解决方案了...get_dummies千般好，万般好，但毕竟不是 sklearn 里的transformer类型，所以得到的结果得手动输入到 sklearn 里的相应模块，也无法像 sklearn 的transformer...更重要的一点 get_dummies不像 sklearn 的transformer一样，有transform方法，所以一旦测试集中出现了训练集未曾出现过的特征取值，简单地对测试集、训练集都用get_dummies

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Python+pandas读取Excel文件并统计演员参演电影数量

Excel样本数据请参考Python读取Excel文件统计演员参演电影 >>> import pandas as pd >>> df = pd.read_excel('电影导演演员.xlsx') >>>...5 12 演员6 2 13 演员7 5 14 演员8 3 15 演员9 4 >>> result.columns = ['演员', '参演电影数量...'] >>> result 演员参演电影数量 0 演员1 10 1 演员10 2 2 演员11 2 3 演员12 1 4...5 12 演员6 2 13 演员7 5 14 演员8 3 15 演员9 4 >>> result.sort_values('参演电影数量...') 演员参演电影数量 3 演员12 1 6 演员15 1 7 演员16 1 1 演员10 2 2 演员11

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Python中的虚拟变量(dummy variables)

虚拟变量(dummy variables) 虚拟变量，也叫哑变量和离散特征编码，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。...① 离散特征的取值之间有大小的意义例如：尺寸(L、XL、XXL) 离散特征的取值有大小意义的处理函数map pandas.Series.map(dict) 参数 dict:映射的字典 ② 离散特征的取值之间没有大小的意义...pandas.get_dummies 例如：颜色(Red,Blue,Green) 处理函数： get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=...columns 要处理的列名，如果不指定该列，那么默认处理所有列 ⑥ drop_first 是否从备选项中删除第一个，建模的时候为避免共线性使用 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas...data = pandas.read_csv( 'D:\\PDA\\4.18\\data.csv', encoding='utf8' ) data['Education Level

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

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。...该方法严重依赖于因变量的分布，但这大大减少了生成编码后特征的数量。...Helmert、 Sum、 Backward Difference、 Polynomial 在机器学习问题里的效果往往不是很好(过拟合的原因) 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot...参考：pandas.get_dummies 的用法 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns...前： get_dummies 后：上述执行完以后再打印df 出来的还是get_dummies 前的图，因为你没有写 df = pd.get_dummies(df) 可以对指定列进行get_dummies

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Pandas属性数值化方法

，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas...可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'class1...image.png Using the get_dummies will create a new column for every unique string in a certain column:...使用get_dummies进行one-hot 编码 pd.get_dummies(df) ?

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机器学习归一化特征编码

编码方法 LabelEncoder ：适合处理字符型数据或label类，一般先用此方法将字符型数据转换为数值型，然后再用以下两种方法编码； get_dummies ：pandas 方法，处理DataFrame...没有扩维，多用于标签列的编码（如果用于特征的编码，那编码后还要用get_dummies或OneHotEncoder进行再编码，才能实现扩维）。...get_dummies️ pandas编码工具，直接将数据扩维 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False,...Green', 'Red', 'Blue']} df = pd.DataFrame(data) print("原始 DataFrame:") print(df) # 使用 get_dummies...if_binary’，以表示跳过二分类离散变量列 sklearn中逻辑回归的参数解释 C 惩罚系数 penalty 正则化项相比原始损失函数，正则化后的损失函数有两处发生了变化，其一是在原损失函数基础上乘以了系数

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Pandas 选出指定类型的所有列，统计列的各个类型的数量

前言通过本文，你将知晓如何利用 Pandas 选出指定类型的所有列用于后续的探索性数据分析，这个方法在处理大表格时非常有用（如列非常多的金融类数据），如果能够较好的掌握精髓，将能大大提升数据评估与清洗的能力...代码实战数据读入统计列的各个类型的数量选出类型为 object 的所有列在机器学习与数学建模中，数据类型为 float 或者 int 的才好放入模型，像下图这样含有不少杂音的可不是我们想要的...Pandas 的技巧看似琐碎，但积累到一定程度后，便可以发现许多技巧都存在共通之处。小事情重复做也会成为大麻烦，所以高手都懂得分类处理。

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机器学习特征数据预处理

标签处理特征处理 scikit-learn 特征处理 scikit LabelEncoder scikit DictVectorizer scikit OneHotEncoder pandas...get_dummies 标准化归一化 Standardization and Min-Max scaling plot 离散值处理关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例，主要是标签处理、特征处理和...import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'class1'], ['red...get_dummies Pandas库中同样有类似的操作，使用get_dummies也可以得到相应的特征 import pandas as pd df = pd.DataFrame([...enumerate(set(df['class label']))} df['class label'] = df['class label'].map(class_mapping) df 对整个DF使用get_dummies

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机器学习笔记——哑变量处理

from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.datasets import load_iris import pandas...方案二——pandas中的get_dummies方法：可以看到sk-learn中的OneHotEncoder方法必须保证处理的输入值是array，而且只能处理数值型（也就是数字编码之后的类别变量），无法直接处理仔字符型变量...pandas中的get_dummies方法提供了非常简单高效的哑变量处理方案，只有短短的一句代码即可。...包的dummy函数方法二——：model.matrix函数方法三——：caret包中的dummyVars函数 Python: 方法一——：caret包中的dummyVars函数方案二——：pandas...中的get_dummies方法欢迎大家一起学习，一起进步！

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Pandas-31.通用方法-get_dummy

`pandas....``get_dummies`(*data*, *prefix=None*, *prefix_sep='_'*, *dummy_na=False*, *columns=None*, *sparse=False...*, *drop_first=False*, *dtype=None*)[[source]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.2/pandas.../core/reshape/reshape.py#L701-L867)[](http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get_dummies.html...#pandas.get_dummies "Permalink to this definition") 和factorize方法作用类似，但是会将拥有不同值的列转化为0/1的one-hot编码（Convert

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统计师的Python日记【第八天：数据清洗（2）文本处理】

第2天：再接着介绍一下Python呗【第3天：Numpy你好】【第4天：欢迎光临Pandas】【第四天的补充】【第5天：Pandas，露两手】【第6天：数据合并】【第七天：数据清洗（1）】...替换将年龄异常的替换成缺失，将抽烟为-9的替换成0（不抽烟就是抽烟数量为0，替换之后既合理又可以减少缺失值）数据映射将Areas四个地区分别映射成农村（R）和城市（U）。...但是用第7天的函数get_dummies()是搞不定的，这属于文本格式。好吧，那么今天就专门学习一下如何清洗乱七八糟的文本数据吧！ 1....那么在Pandas中，是否可以直接用strip()？ ?...这种变量在分析的时候完全没有用，必须要处理成哑变量，那么第7天中学的 get_dummies是否可以呢？试一下吧： ?

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pandas每天一题-题目5：统计空值数量也有多种实现方式

这是一个关于 pandas 从基础到进阶的练习题系列，来源于 github 上的 guipsamora/pandas_exercises 。...这个项目从基础到进阶，可以检验你有多么了解 pandas。我会挑选一些题目，并且提供比原题库更多的解决方法以及更详尽的解析。计划每天更新一期，希望各位小伙伴先自行思考，再查看答案。...上期文章：pandas每天一题-题目4：原来查找top n记录也有这种方式后台回复"数据"，可以下载本题数据集如下数据：数据描述：此数据是订单明细表。...一个订单会包含很多明细项，表中每个样本(每一行)表示一个明细项 order_id 列存在重复 quantity 是明细项数量需求：请列出每一列的缺失值、缺失百分比。...') res['占比'] = res['na数量'] / len(df) res 行6：常规操作，不存在的列名赋值，表示新增列推荐阅读： Python干货，不用再死记硬背pandas关于轴的概念？

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50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

限制输出中的拆分数量， None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。 expand：布尔值，默认为 False。将拆分的字符串展开为单独的列。...限制输出中的拆分数量。None , 0 和 -1 将被解释为返回所有拆分。 expand：布尔值，默认为 False。将拆分的字符串展开为单独的列。...n：int，默认 -1(全部)从一开始就更换的数量。 case：布尔值，默认无。...它非常类似于Python在[start：stop：step]上进行切片的基本原理，这意味着它需要三个参数，即开始位置，结束位置和要跳过的元素数量。...这时我们可以用get_dummies('|')以|作为分隔符，将这些特征进行one-hot full_monte['info'].str.get_dummies('|') A B C D 0

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建模过程中分类变量的处理（笔记一）

经过转换就变成另外的格式 seq Male Female income hours-per-week 1 1 0 50,000 50 2 0 1 60,000 40 python中实现这种转换法的一种方式是使用pandas...中的 get_dummies() 函数接下来是重复书中的案例第一步：下载数据集使用搜索引擎搜索adult.data关键词，找到下载地址 http://archive.ics.uci.edu/ml/...参考文献 https://www.cnblogs.com/cocowool/p/8421997.html 使用get_dummies()函数对分类变量进行转换 df_dummies = pd.get_dummies...(df) print("Features after get_dummies: \n", list(df_dummies.columns)) 输出结果 Features after get_dummies.../pandas-docs/stable/indexing.html#ix-indexer-is-deprecated """Entry point for launching an IPython

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算法工程师-特征工程类岗位面试题目

很多时候我们需要对类别变量进行独热编码，然后才可以作为入参给模型使用，独热的方式有很多种，这里介绍一个常用的方法 get_dummies，这个方法可以让类别变量按照枚举值生成 N 个（N 为枚举值数量）...以泰坦尼克号的数据集为例，对数据进行预处理操作，见下： # 导入相关库 import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series...')) data['Title'] = data['Title'].map(title_Dict) data.Title.value_counts()接下来对字段 Title 进行独热编码，这里使用 get_dummies...，生成 N 个 0-1 新字段：# 对字段 Title 进行独热编码，这里使用 get_dummies，生成 N 个 0-1 新字段dummies_title = pd.get_dummies(data...数据下载地址：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression- techniques/data import pandas as pd

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pandas进阶

pandas使用get_dummies进行one-hot编码 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M',

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一文了解类别型特征的编码方法

pandas.get_dummies 的用法

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