在机器学习中，数据有不同的类型，包括数字、分类和文本数据。分类要素是采用一组有限值（如颜色、性别或国家/地区）的特征。但是，大多数机器学习算法都需要数字特征作为输入，这意味着我们需要在训练模型之前将分类特征转换为数字特征。
假设你将一些数据储存在Excel或者Google Sheet中，你又想要尽快地将他们读取至DataFrame中。
https://github.com/YC-Coder-Chen/feature-engineering-handbook
pandas中的一些入门操作 Pandas导入 import pandas as pd import numpy as np 创建DataFram # 手动穿件数据集 df = pd.DataFrame([ [1001,'Mike',20], [1002,'Bob',21], [1003,'Alice',22], ]) # 从磁盘导入数据集 df = pd.read_excel('c:/Users/58212/Desktop/house_info_00
Pandas是用于Python编程语言的开源高级数据分析和处理库。使用pandas，可以轻松加载，准备，操作和分析数据。它是用于数据分析操作的最优选和广泛使用的库之一。
如果我们希望在透视表的另一列可以获取前一列的上一项的值，该怎么做呢？这个问题在以前需要做定位。而有了新的函数 OFFSET 可以简化这个过程。如下：
来源：www.cnblogs.com/jclian91/p/12305471.html
你可以使用K折交叉验证或者分割训练集/测试集的方法处理数据集，并用来训练模型。这样做为了能够让训练出来的模型对新数据集做出预测。
一般地，机器学习、深度学习 feed 进来的数据要求为数值型。如果某列取值为字符型，需要做数值转换，今天就来总结下 TensorFlow 中的指标列和嵌入列。
scikit-learn是基于Python的一个机器学习库，你可以在scikit-learn库中选择合适的模型，使用它训练数据集并对新数据集作出预测。
原文的数据集是 bit.ly 短网址的，我这里在读取时出问题，不稳定，就帮大家下载下来，统一放到了 data 目录里。
本文展示如何使用Python将Excel文件拆分为多个文件。拆分Excel文件是一项常见的任务，手工操作非常简单。然而，如果文件包含大量数据和许多类别，则此任务将变得重复且繁琐，这意味着我们需要一个自动化解决方案。
使用表格数据进行深度学习的最简单方法是通过fast-ai库，它可以提供非常好的结果，但是对于试图了解幕后实际情况的人来说，它可能有点抽象。因此在本文中，介绍了如何在Pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。
在数据分析任务中，从原始数据读入，到最后分析结果出炉，中间绝大部分时间都是在对数据进行一步又一步的加工规整，以流水线（pipeline）的方式完成此过程更有利于梳理分析脉络，也更有利于查错改正。pdpipe作为专门针对pandas进行流水线化改造的模块，为熟悉pandas的数据分析人员书写优雅易读的代码提供一种简洁的思路，本文就将针对pdpipe的用法进行介绍。
一、数据分组 数据分组时数据分析过程中的一个重要环节 eg： 对大学生成绩数据求平均，查看大学生的平均水平 对不同专业的学生进行分组，分别计算不同专业学生成绩的平均值 使用Pandas库中的groupby()函数，对数据进行分组 1、groupby 1、根据sex进行分组，计算tip列的平均值 import pandas as pd import seaborn as sns tips = pd.read_csv('./data/tips.csv') df = tips groupe
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍如何求解多分类问题中的指标，着重介绍多分类问题中的混淆矩阵，将混淆矩阵进行处理转换为error_matrix矩阵，并通过可视化的方式直观的观察分类算法错误分类的地方。
https://www.cnblogs.com/feffery/p/12179647.html
Kevin Markham，数据科学讲师，2002 年，毕业于范德堡大学，计算机工程学士，2014 年，创建了 Data School，在线教授 Python 数据科学课程，他的课程主要包括 Pandas、Scikit-learn、Kaggle 竞赛数据科学、机器学习、自然语言处理等内容，迄今为止，浏览量在油管上已经超过 500 万次。
category是pandas的一种分类的定类数据类型。和文本数据.str.<methond>一样，它也有访问器功能.cat.<method>。
Pandas的使用很灵活，最重要的两个数据类型是DataFrame和Series。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 本文将介绍DAX中的基础表函数。 表函数是DAX中的一种常规函数，它返回的结果不是一个标量值，而是一个表。当需要编写DAX查询和迭代表的高级计算时，表函数非常有用。本文会介绍相关的计算示例。 本文的目标是介绍表函数的概念，而并非提供所有DAX表函数的详细说明。 《DAX权威指南》一书的第12章和第13章中介绍了更多的表函数。本文将解释DAX中最常见和重要的表函数的作用，以及如何在常见的场景中，包括标量表达式中使用它们。 01 表函数介绍 到目前为止，你
在数据处理中，经常会遇到特征维度比样本数量多得多的情况，如果拿到实际工程中去跑，效果不一定好。一是因为冗余的特征会带来一些噪音，影响计算的结果；二是因为无关的特征会加大计算量，耗费时间和资源。所以我们通常会对数据重新变换一下，再跑模型。数据变换的目的不仅仅是降维，还可以消除特征之间的相关性，并发现一些潜在的特征变量。 一、PCA的目的 PCA是一种在尽可能减少信息损失的情况下找到某种方式降低数据的维度的方法。通常来说，我们期望得到的结果，是把原始数据的特征空间（n个d维样本）投影到一个小一点的子空间里去，
作为一名数据科学家，当你收到一组新的、不熟悉的数据时，你会采取什么第一步？熟悉数据。
本文是第12篇，主要讲述MongoDB电子商务产品目录模型设计实战操作，非常值得一看。
离散型编码的Python库，里面封装了十几种（包括文中的所有方法）对于离散型特征的编码方法，接口接近于Sklearn通用接口，非常实用 可以使用多种不同的编码技术把类别变量转换为数值型变量，并且符合sklearn模式的转换。
参考链接： Python | pandas 合并merge，联接join和级联concat
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
主要是对数据进行规范化的操作，将数据转换成“适当的”格式，以适用于挖掘任务及算法的需要。
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试：“两个价值有多么不同，或者只是它们不同？”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面，公司的产业（石油，旅游，技术等）应该无法被比较的，也就是类别特征。
其实你坚持的东西都是有意义的，就好比给代码加注释，你真去做了就知道了；另外建议大家建立一个自己的工具箱，就像我建立一个MachineLP_tools，里面放可以复用的代码，然后支持大家开源，你手上现有的代码可能很快就会过时，希望能够在有效期内发挥最大的功效；最后建议自己搭建一个自己的机器学习训练框架，用着顺手、用着舒服、用着放心，比起相信别人，相信大家更相信自己。
在数据处理与分析领域，数值型与字符型类别变量的编码是不可或缺的预处理操作。本文基于Python下OneHotEncoder与pd.get_dummies两种方法，对机器学习中最优的编码方法——独热编码加以实现。
现如今越来越多的用户偏爱线上交易，越来越少的人会选择去银行网点咨询，银行业要如何精准营销呢？相比传统的问卷调查，大数据金融科技可以更好地为银行赋能。
很多小伙伴问罗叔，虽然在网上找了大量教程，但到底如何理解 RANKX 还是没有找到好的方法，这篇文章就彻底把 RANKX 给大家讲清楚。很多高手也会认为自己理解了 RANKX，但遇到复杂问题了还是会掉链子，让我们结合一些问题来看一看。
数据缺失分为两种：一种是行记录的缺失，这种情况又称数据记录丢失；另一种是数据列值的缺失，即由于各种原因导致的数据记录中某些列的值空缺。
1. K-近邻算法概述(k-Nearest Neighbor，KNN) K-近邻算法采用测量不同的特征值之间的距离方法进行分类。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 优点：精度高、对异常数据不敏感、无数据输入假定。 缺点：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 KNN工作原理是：存在一个样本数据集合（训练样本集），并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系。
本文介绍GBDT系列的最后一个强大的工程实现模型——CatBoost。CatBoost与XGBoost、LightGBM并称为GBDT框架下三大主流模型。CatBoost是俄罗斯搜索巨头公司Yandex于2017年开源出来的一款GBDT计算框架，因其能够高效处理数据中的类别特征而取名为CatBoost（Categorical+Boosting）。相较于XGBoost和LightGBM，CatBoost的主要创新点在于类别特征处理和排序提升（Ordered Boosting）。
来源：AI科技评论本文约9600字，建议阅读15分钟本文介绍了神经科学和机器学习的进一步发展。 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved lea
1.1 定义：混淆矩阵的每一列代表了预测类别，每一列的总数表示预测为该类别的数据的数目；每一行代表了数据的真实归属类别，每一行的数据总数表示该类别的数据实例的数目。每一列中的数值表示真实数据被预测为该类的数目。
Power BI虽然源于Excel，但毕竟是不同的产品。我们要试图抛弃Excel中单元格思维的方式，在BI中的表是以列式存储，没有Excel中以A1单元格定位的形式，对于习惯于Excel的你可能要适应一段时间，不过这是件好事情，因为这样的方式使公式易于阅读理解。
大数据文摘转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interlea
大数据文摘授权转载自AI科技评论 作者：Rajat Saxena et al. 编译：bluemin 编辑：陈彩娴 与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interl
与人类不同，人工神经网络在学习新事物时会迅速遗忘先前学到的信息，必须通过新旧信息的交错来重新训练；但是，交错全部旧信息非常耗时，并且可能没有必要。只交错与新信息有实质相似性的旧信息可能就足够了。 近日，美国科学院院报（PNAS）刊登了一篇论文，“Learning in deep neural networks and brains with similarity-weighted interleaved learning”，由加拿大皇家学会会士、知名神经科学家 Bruce McNaughton 的团队发表。
现实世界中的数据往往有很多缺失值。丢失值的原因可能是数据损坏或未能记录数据。在数据集的预处理过程中，丢失数据的处理非常重要，因为许多机器学习算法不支持缺失值。
Lookup_value为需要在数据表第一列中进行查找的数值。Lookup_value 可以为数值、引用或文本字符串。当vlookup函数第一参数省略查找值时，表示用0查找。
大数据时代的到来，使得很多工作都需要进行数据挖掘，从而发现更多有利的规律，或规避风险，或发现商业价值。
一般特征可以分为两类特征，连续型和离散型特征，而离散型特征既有是数值型的，也有是类别型特征，也可以说是字符型，比如说性别，是男还是女；职业，可以是程序员，产品经理，教师等等。
我们每天都在使用从手机应用商店里下载的App，有没有想过什么样的App是最受欢迎的呢？一个最直接的方法，就是前往应用商店，对App的属性进行分析，得出受欢迎的应用的特点，可以辅助新的App开发设计或是掌握当下人们使用App的流行趋势。
将数据按期属性（按列进行）减去其均值，并处以其方差。得到的结果是，对于每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近，方差为1。
今天给大家准备了25个pandas高频实用技巧，让你数据处理速度直接起飞。文章较长，建议收藏！
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