原文:4-Pandas数据预处理之数据转换(哑变量编码pd.get_dummies())

说明:本片博文接上篇博文 Pandas数据预处理之数据转换 df.map df.replace 二 哑变量编码 什么叫做哑变量 将类别型特征转化 哑变量矩阵 或是 指标矩阵 ,让类别特征转换成数值特征的过程。相当与标签化和OneHOt编码,具体可参考另一篇博文 数据预处理理论 . . 特征变换 哑变量将派生出那些特征 哑变量将会从一个含有k个不同值的特征,派生出k 个二元特征。因为在建模过程中,有 ...

2020-08-01 18:40 0 1246 推荐指数:

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Python学习笔记:利用pd.get_dummies实现变量编码

一、理论介绍 虚拟变量(dummy variable)也叫变量,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 ...

Tue Jan 04 22:47:00 CST 2022 0 4483
对分类型变量,进行编码处理——pd.get_dummies()、LabelEncoder()、oneHotEncoder()

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 ...

Sun Jan 20 23:32:00 CST 2019 0 4144
pd.get_dummies() onehot编码

dummies_Cabin = pd.get_dummies(data_train['Cabin'], prefix= 'Cabin') dummies_Embarked = pd.get_dummies(data_train['Embarked'], prefix= 'Embarked ...

Tue Jul 31 17:24:00 CST 2018 0 3510
pd.get_dummies()独热编码pd.factorize()的用法

离散特征的编码分为两种情况:1、离散特征的取值之间没有大小的意义,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} 一、pd.get_dummies ...

Mon Jul 20 18:53:00 CST 2020 0 1593
4-Pandas数据预处理之离散化、面元划分(等距pd.cut()、等频pd.pcut()))

  有时在处理连续型数据时,为了方便分析,需要将其进行离散化或者是拆分成“面元(bin)”,即将数据放置于一个小区间中。   在Pandas中,cut()--->数据离散化         qcut()-->面元划分 一、cut():等距离散化,设置的bins的每个区间的间隔相等 ...

Fri Jul 31 02:15:00 CST 2020 0 677
特征工程(5)-数据预处理编码

https://www.deeplearn.me/1393.html 编码概念 先来讲解下编码的概念吧,当你的变量不是定量特征的时候是无法拿去进行训练模型的,编码主要是针对定性的特征进行处理然后得到可以用来训练的特征 关于定性和定量还是在这里也说明下,举个例子就可以看懂了 定性 ...

Wed May 09 02:54:00 CST 2018 0 3858
4-Pandas数据预处理数据转换(df.map()、df.replace())

  在数据分析中,根据需求,有时候需要将一些数据进行转换,而在Pandas中,实现数据转换的常用方法有: 利用函数或是映射 可以将自己定义的或者是其他包提供的函数用在Pandas对象上实现批量修改。 applymap和map实例方法   在本节中,使用调查的某公司的员工 ...

Sun Aug 02 02:01:00 CST 2020 0 2173
 
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