原文: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 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 數據預處理理論 . . 特征變換 啞變量將派生出那些特征 啞變量將會從一個含有k個不同值的特征,派生出k 個二元特征。因為在建模過程中,有 ...

2020-08-01 18:40 0 1246 推薦指數:

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Python學習筆記:利用pd.get_dummies實現變量編碼

一、理論介紹 虛擬變量(dummy variable)也叫變量,是一種將多分類變量轉換為二分變量的一種形式。 如果多分類變量有k個類別,則可以轉化為k-1個二分變量。 需要有一個參照的類別。 在非線性關系的模型中,特別重要。 在模型分析時,虛擬變量都是同進同出,要么都在模型中 ...

Tue Jan 04 22:47:00 CST 2022 0 4483
對分類型變量,進行編碼處理——pd.get_dummies()、LabelEncoder()、oneHotEncoder()

背景: 在拿到的數據里,經常有分類型變量的存在,如下: 球鞋品牌:Nike、adidas、 Vans、PUMA、CONVERSE 性別:男、女 顏色:紅、黃、藍、綠 However,sklearn大佬不能直接分析這類變量呀。在回歸,分類,聚類等機器學習算法中,特征之間距離的計算或相似度的計算 ...

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

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()獨熱編碼pd.factorize()的用法

離散特征的編碼分為兩種情況:1、離散特征的取值之間沒有大小的意義,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot編碼2、離散特征的取值有大小的意義,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用數值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 一、pd.get_dummies ...

Mon Jul 20 18:53:00 CST 2020 0 1593
4-Pandas數據預處理之離散化、面元划分(等距pd.cut()、等頻pd.pcut()))

  有時在處理連續型數據時,為了方便分析,需要將其進行離散化或者是拆分成“面元(bin)”,即將數據放置於一個小區間中。   在Pandas中,cut()--->數據離散化         qcut()-->面元划分 一、cut():等距離散化,設置的bins的每個區間的間隔相等 ...

Fri Jul 31 02:15:00 CST 2020 0 677
特征工程(5)-數據預處理編碼

https://www.deeplearn.me/1393.html 編碼概念 先來講解下編碼的概念吧,當你的變量不是定量特征的時候是無法拿去進行訓練模型的,編碼主要是針對定性的特征進行處理然后得到可以用來訓練的特征 關於定性和定量還是在這里也說明下,舉個例子就可以看懂了 定性 ...

Wed May 09 02:54:00 CST 2018 0 3858
4-Pandas數據預處理數據轉換(df.map()、df.replace())

  在數據分析中,根據需求,有時候需要將一些數據進行轉換,而在Pandas中,實現數據轉換的常用方法有: 利用函數或是映射 可以將自己定義的或者是其他包提供的函數用在Pandas對象上實現批量修改。 applymap和map實例方法   在本節中,使用調查的某公司的員工 ...

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