Pandas分類數據
通常實時的數據包括重復的文本列。例如：性別，國家和代碼等特征總是重復的。這些是分類數據的例子。 分類變量只能采用有限的數量，而且通常是固定的數量。除了固定長度，分類數據可能有順序，但不能執行數字操作。 分類是Pandas數據類型。 分類數據類型在以下情況下非常有用 - 一個字符串變量 ...
相關推薦
Pandas 分類數據
這是對Pandas分類數據類型的介紹，包括與R的簡短比較factor。 Categoricals是與統計信息中的分類變量相對應的Pandas數據類型。分類變量具有有限的且通常是固定數量的可能值（R中的categories; levels）。例子包括性別，社會階層，血型，國家歸屬，觀察 ...
pandas映射與數據轉換
在 pandas 中提供了利用映射關系來實現某些操作的函數，具體如下： replace() 函數：替換元素； map() 函數：新建一列； rename() 函數：替換索引。 一、replace() 用映射替換元素 在數據處理時，經常會遇到需要將數據結構中原來的元素根據實際 ...
pandas神坑：如果列有NAN，則默認給數據轉換為float類型！給pandas列指定不同的數據類型。
今天碰到一個錯誤，一個字典取值報keyError, 一查看key, 字符串類型的數字后面多了小數點0, 變成了float的樣子了。 發現了pandas一個坑：如果列有NAN，則默認給數據轉換為float類型！ 來源：https://stackoverflow.com/questions ...
6-Pandas時序數據處理之重采樣與頻率轉換（升降采樣、resample()、OHLC、groupby()重采樣）
重采樣（resampling）指的是將時間序列從一個頻率轉換到另一個頻率的過程，其中： 高頻轉為低頻成為降采樣（下采樣） 低頻轉為高頻成為升采樣（上采樣） 1、使用resample()方法進行重采樣 例：現有一個以年月日為索引的時間序列ts，將其重采樣為年月的頻率，並計算 ...
如何在 Pandas 中將 DataFrame 某列數據類型轉換為字符串
某列轉換為字符串：df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype="string")df['BucketType'] = pd.Series(df['BucketType'], dtype=pd.StringDtype())df ...
4-Pandas數據預處理之數據轉換（啞變量編碼pd.get_dummies()）
說明：本片博文接上篇博文【 Pandas數據預處理之數據轉換（df.map()、df.replace()）】 二、啞變量編碼 1、什么叫做啞變量？ 將類別型特征轉化“啞變量矩陣”或是“指標矩陣”，讓類別特征轉換成數值特征的過程。相當與標簽化和OneHOt編碼，具體可參考另一篇博文【數據 ...
數據預處理 | 使用 sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder 將分類特征轉換為數值型
說明： 1 string_data 是挑出來的 需要轉成數值型特征的 分類特征 2 轉換后，通常要將 array 類型的結果轉成 DataFrame，與其他的特征合並 ...