一.理论介绍 虚拟变量(dummy variable)也叫哑变量,是一种将多分类变量转换为二分变量的一种形式. 如果多分类变量有k个类别,则可以转化为k-1个二分变量. 需要有一个参照的类别. 在非线性关系的模型中,特别重要. 在模型分析时,虚拟变量都是同进同出,要么都在模型中,要么都不在模型中,不能只保留一个. 二.函数介绍 pandas 中可以利用 get_dummies() 函数进行哑变量编码. 使用语法: pd.get_dummies(data, # 输入的数据框 prefix=None

背景: 在拿到的数据里,经常有分类型变量的存在,如下: 球鞋品牌:Nike.adidas. Vans.PUMA.CONVERSE 性别:男.女 颜色:红.黄.蓝.绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀.在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算是算法关键部分,而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算,计算余弦相似性,基于的就是欧式空间.于是,我们要对这些分类变量进行哑变量处理,又或者叫虚拟变量. 缺点: 当类别的数量很多时,特征空间会变

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列

在这个案例中: 1. datetime.datetime.strptime(data, '%Y-%m-%d') # 由字符串格式转换为日期格式 2. pd.get_dummies(features)  # 将数据中的文字标签转换为one-hot编码形式,增加了特征的列数 3. rf.feature_importances 探究了随机森林样本特征的重要性,对其进行排序后条形图 4.fig.autofmt_xdate(rotation=60)  # 对图中的X轴标签进行60的翻转 代码: 第一步:数

sklearn.preprocessing 下除了提供 OneHotEncoder 还提供 LabelEncoder(简单地将 categorical labels 转换为不同的数字): 1. 简单区别 Panda's get_dummies vs. Sklearn's OneHotEncoder() :: What is more efficient? sklearn.preprocessing 下的 OneHotEncoder 不可以直接处理 string,如果数据集中的某些特征是 stri

有的员工,没有公司开户行的银行卡,发放现金工资.有时人多,需要计算币数.现金工资表中,其中一列为实发工资,import pandas as pd,转化为pd.DataFrame. 面值[100,50,20,10,5,1],简化版为[100,50,10,5,1].[100,10,1].[1]. 做个函数,def f(x),参数为实发工资.定义两个空list,循环分别插入取整.取余,最后返回取整的list.df2=df1['实发工资'].apply(f).apply(pd.Series).一列拆分为

参考:https://blog.csdn.net/ly_ysys629/article/details/55107237 # header=0,表示文件第0行为列索引 # index_col=0,表示文件第0列为行索引 userTable=pd.read_csv('./data/preprefe_%s.csv'%str(i),header=0,index_col=0) 常用参数的读取csv文件 import pandas as pd obj=pd.read_csv('f:/ceshi.csv')

试验环境: Python 3.7.0 Mysql 5.0 实验目的: 使用python将数据库中指定的列中的数值取出来,并循环遍历,用以当成参数传递给需要它的方法. 本次实验取的是para列的数据 实验代码: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @File : sqlTest.py # @Author: cjj # @Date : 2019/6/12 # @Desc : 提取数据库里面的指定列的值 import pandas as pd

如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?在SQL中我将使用: select * from table where colume_name = some_value. 我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案.   要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==: df.loc[df['column_name'] == some_value] 要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin: df.loc[df['column_name'].i

  表格模板: 目的将卡片1到卡片5的所有数据组合起来到一个单元格中如下入F列中(工作中为了避免手动复制粘贴),其余不变,因为数据太多 自己一个一个复制工作效率太低,所以写这个脚本是为了方便自己有需要的也可进行修改后使用.运行结果如下: 反过来 以“;”分隔上图F列 结果显示为 卡片1 卡片2 卡片3 的结果def readExcelDataByName(filename, sheetName): '''读取Excel文件和表名''' wb = xlrd.open_workbook(filena

前言:python的基本数据类型可以分为三类:数值类型.序列类型.散列类型,本文主要介绍散列类型. 一.散列类型 内部元素无序,不能通过下标取值 1)字典(dict):用 {} 花括号表示,每一个元素包含键(key)和值(value),key是一般是唯一的,如果重复最后的一个键值对   会替换前面的,value不需要唯一. 2)集合(set):用 {} 花括号表示,存放一个个元素,可以是任意类型,但元素不允许重复. 注意: d = {} 定义的是一个空字典 s = set() 定义的是一个空集合

前面提到了BIF(内置函数)这个概念,什么是内置函数,就是python已经定义好的函数,不需要人为再自己定义,直接拿来就可以用的函数,那么都有哪些BIF呢? 可以在交互式界面(IDLE)输入这段代码,注意是两边都是双下划线 1 dir(__builtins__) 则可以查看不同python版本都有哪些BIF 就看这些就能很明显的看出python3和python2还是有很多区别的,想看哪个BIF的用法就直接help()它看官方文档就行,这里要说的是,python官方的代码其实很少的语法,基本都是很

一.摘要 在这篇文章中: https://www.cnblogs.com/xiao987334176/p/9330368.html#autoid-4-5-2 介绍了使用 xlrd 模块,读取指定坐标的单元格,以及循环整个表格. 还没有介绍如何读取指定的列. 二.举例 目前有一张水果报价表,内容如下: 需要提取品名和成本价,完整代码如下: #!/usr/bin/env python3 # coding: utf-8 import xlrd # 打开excel文件,创建一个workbook对象,bo

文本的平均列数 描述 打印输出附件文件的平均列数,计算方法如下:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬ (1)有效行指包含至少一个字符的行,不计算空行:‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‫‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‫‬‮‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‭‬‪‬‪‬‪‬‪‬‪‬‮‬‪‬‪‬

a="哈哈哈哈,笑死我了"for i in a: print (i, end=' ') 结果 哈 哈 哈 哈 , 笑 死 我 了

import pymysqlconn = pymysql.connect(host='10.1.2.198', port= 3306 ,user='root',passwd='123456',db='testing')cur = conn.cursor()#获取与CUSTOMER_ID交易总额最大的客户NAMEsql="select CUSTOMER_ID,NAME,TRADE_AMOUNT from tm_trade where TRADE_AMOUNT=(SELECT MAX(TRADE_A

file=open('6230hand.log','r') result=list() for c in file.readlines(): c_array=c.split(" ") # result.append(c_array[]) print(c_array[]) #print(result)

b = [i[0] for i in a] # 从a中的每一行取第一个元素.