小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少 ...
出现的问题:如图,总消费金额本应该为float类型,此处却显示object 需求:将 TotalCharges 的类型转换成float 使用 pandas.to numeric arg,errors raise ,downcast None 方法,可将参数转换为数字类型。 别的类型转换,遇到再补充 此时,转换完成 关于pandas.to numeric 方法的详细信息可参见:https: www. ...
2020-02-26 15:31 0 908 推荐指数:
小伙伴们大家好~o( ̄▽ ̄)ブ,沉寂了这么久我又出来啦,这次先不翻译优质的文章了,这次我们回到Python中的机器学习,看一下Sklearn中的数据预处理和特征工程,老规矩还是先强调一下我的开发环境是Jupyter lab,所用的库和版本大家参考: Python 3.7.1(你的版本至少 ...
数据中包含日期、时间类型的数据可以通过 pandas 的 to_datetime 转换成 datetime 类型,方便提取各种时间信息 1 将 object 类型数据转成 datetime64 1> 导入数据 2> 查看 date_t 的数据类型 ...
一、属性规约 在进行数据预处理的过程中,如果数据的某一列都是一样的或者属性是一样的,那么这一列对我们的预测没有帮助,应该将这一列去掉,pandas中如果某一列属性值相同,但是此列中有缺失值(NaN),pandas会默认其有两个属性,我们在进行此操作的过程中应该首先去掉缺失值,然后检查唯一性。代码 ...
目录 1 Filter 1.1 移除低方差特征(Removing features with low variance) 1.2 单变量特征选择 (Univariate feature selection) 1.2.1 卡方检验 (Chi2) 1.2.2 ...
目录 数据挖掘的五大流程 数据预处理(preprocessing) 数据归一化 数据标准化 缺失值处理 处理离散型特征和非数值型标签 处理连续型特征 二值化 分箱 ...
数据框(data.frame)是最常用的数据结构,用于存储二维表(即关系表)的数据,每一列存储的数据类型必须相同,不同数据列的数据类型可以相同,也可以不同,但是每列的行数(长度)必须相同。数据框的每列都有唯一的名字,在已创建的数据框上,用户可以添加计算列。 1 创建 ...
https://www.deeplearn.me/1389.html 上一篇文章讲解了区间缩放法处理数据,接下来就讲解二值化处理 这个应该很简单了,从字面意思就是将数据分为 0 或者 1,联想到之前图像处理里面二值化处理变为黑白图片 下面还是进入主题吧 首先给出当前的二值化处理公式 ...