我正在尝试使用Python从dataframe中的文本列生成虚拟变量和分类变量。想象一下，在名为“Cars_listing”的数据帧中有一个文本列“Cars_notes”：
- "This Audi has ABS braking, leather interior and bucket如何创
浏览 11提问于2019-08-19得票数 0
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我有一个数据帧，其中包含大量不同类型的列。我想使用get_dummies()对数据帧中的分类变量进行编码。问题是:有没有一种方法可以获得get_dummies()创建的编码分类列的列标题 最困难的方法是提取数据帧中所有分类变量</e
浏览 16提问于2020-09-10得票数 0
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我需要将变量从R中的数据帧中删除，我的数据有一列有18个因素：
drop if rama1 == 99
(rama1是因子列，99是“未分类”
浏览 1提问于2015-08-30得票数 1
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我正在研究数据集上的性别分类器，其中包含了许多缺失的值和更多的范畴values.How，我是否应该将分类值转换为数值，以及应该使用哪种算法来获得更高的精度？
浏览 1提问于2017-12-28得票数 0
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我在学习Python Scikit-学习。col_names =['city_name','signup_os','signup_channel']
df_with_dummies = pd.get
浏览 1提问于2017-07-02得票数 0
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我有两个数据帧，每个数据帧都有相同的变量和行长，但分类变量(对象列)有时在一个和另一个中有不同的实现。 这就是我的意思。flakes
row 3 | blue | cheerios ||| row 3 | green | flakes 正如您在上面的基本插图中所看到的，绿色只出现在第二个<em
浏览 11提问于2019-01-13得票数 0
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我有一个数据帧，我已经将其转换为数组，以便使用回归算法对数据进行建模。我使用了以下代码来完成此操作Y=df.iloc[:,345].values
因此，X&Y是数组，now.There是许多列，因为，分类变量已经被创建为虚拟变量，我想要得到我的分类变量的值(X &Y是在为所有分类</e
浏览 8提问于2018-08-17得票数 1
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我有一个具有以下格式的数据集：2015-02-05 | Action1 | XXX2015我试图根据数据集中的Actions历史来预测特定用户的未来Users。我从MATLAB的nt粪便开始，但它不能处理混合数据类型或非数字值。现在，我正在寻找其他方法来预测未来的Actions，并在记录中找到周期模式
浏览 0提问于2016-05-25得票数 0
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是否存在接受多个数据集进行处理的模块？例如，“拆分数据”、“编辑元数据”和“选择数据集中的列”不接受多个数据集作为输入。 这就是我所做的:在我的模型中有几个数字和分类变量。我使用“转换为指示器变量”模块为我的数据创建虚拟变量。如何将指标<e
浏览 28提问于2019-04-11得票数 0
我有一个包含列名: ID和Property的大型数据集。可能有几行共享相同的ID，这意味着一个ID具有许多不同的属性(分类变量)。我希望为属性添加虚拟变量，最后在每一行中获得一个ID不同的数据帧，并使用1/0指示它是否具有该属性。原始数据有200万行和10000个不同的属性。因此，理想情况下，我将通过
浏览 1提问于2017-02-01得票数 1
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尝试将一些大型面板数据从excel转换到python中，这样我就可以进行一些GMM/横截面面板数据回归分析(想想sci-kit包)。我已经将数据从excel转移到Python，但用于回归分析的格式不正确(见下文)。Scikit网站上有一些数据集可以使用，但对于讨论格式以及如何将您的数据转换为类似的格式以将我的数据转换为Pytho
浏览 1提问于2016-07-24得票数 0
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我有一个包含9000个观察值和13个解释变量的数据集。
其中一些是分类变量，因此我将它们转换为虚拟对象，并始终将一个类别设置为空，因为它是基本类别。现在我已经有了53个解释变量。我想做一个岭回归，以获得样本外预测的最佳模型。为此，我想使用glmnet包。在13个解释变量中，我想创建2-10次的多项式，并构建正常变量和所有多项式<
浏览 1提问于2018-06-25得票数 0
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我正在尝试编写一个函数，从特定列(深度)的数据帧中提取方法和min和max，它可以被两个分类变量分类，因此在函数中，一个是按类型变量分组的。另一个分类变量是在2020年或2021年收集的数据。我希望默认函数提取所有年份的数据，除非在参数<e
浏览 2提问于2021-12-13得票数 0
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`检查输入数据
、、、
我有一些分类预测因子(即变量)为0& 1的pandas数据帧，以及一些数值变量。当我把它放到一个stasmodel中时：它抛出：在此之后，所有数据<
浏览 0提问于2015-11-21得票数 34
我有一个具有5195个不同值的分类变量，没有任何缺失的值，当我使用pd.get_dummies创建虚拟变量时，它会创建没有任何缺失值或NAN值的虚拟变量。df有5个列和70万行输出0 5 4 6 -1 1 02 7 4fine&q
浏览 1提问于2015-10-29得票数 2
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我想在python中使用套索执行多重线性回归。我不确定输入观测矩阵X是否可以包含分类变量。我从这里阅读了说明：model = Lasso(fit_intercept=False, alpha=0.01)在上面的代码中，X是一个大小为n-x-p的观测矩阵，p个变量中的一个可以是分类类型吗？
浏览 0提问于2019-11-16得票数 2
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带范畴变量的线性回归
、、、、
我目前正在学习和探索机器学习，并了解基于两个数值变量的线性回归的基础知识，但现在我希望更进一步，并需要一些指导，了解如何去做。具体来说，我现在正在学习关于线性回归的范畴变量，我理解它的要点:我们只是将范畴变量编码成某种数值表示形式(比如一种热编码)，并将其放入模型中。太棒了。虽然网上有很多关于如何做各种编码方法的指南，但我还没有找到一个资源来解释这种方法的用例:在何种情况下使用分类
浏览 0提问于2021-04-10得票数 1
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我试图为分类数据集创建一个虚拟变量，但问题是python没有兼容的ram来运行代码，因为唯一值太大而无法创建虚拟变量。它是一个具有500k行和200k唯一值的大型数据集。是否可以创建一个具有200k唯一值的虚拟变量？
浏览 0提问于2021-04-21得票数 2
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