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沙龙
2
回答
如何
使用
Sklearn.preprocessing
对
包含
列表
的
pandas.DataFrame
列
进行
编码
、
、
、
、
我有一个pandas df,其中一些
列
是
包含
数据
的
列表
,我想
对
列表
中
的
标签
进行
编码
。我得到这个错误:ValueError: Expected 2D array, got 1D array instead: from
sklearn.preprocessing
import OneHotEncoder[flour, tomatoes, vodka, vodka, mustard]] '''
浏览 39
提问于2019-06-23
得票数 2
回答已采纳
1
回答
多元时间序列
的
归一化
、
、
、
、
我想知道在多变量LSTM预测
的
情况下
如何
规范数据?当我们
使用
LSTM (例如)
进行
单变量时间序列预测时,
pandas.DataFrame
df (df.shape = (2000,))可以标准化如下:array = scaler.fit_transform(np.array(df).reshape(-1,1)) 当df有5
列
时,<e
浏览 4
提问于2022-05-25
得票数 0
1
回答
sci-kit库中某些整数
的
one-hot
编码
、
、
我正在尝试
使用
以下代码
对
第一
列
进行
一次性
编码
:enc = OneHotEncoder(categories= 'auto',sparse = False)但我得到了错误,这表明我必须重塑我
的
数据。
如何
对
第一
列<
浏览 0
提问于2020-03-18
得票数 1
1
回答
OneHotEncoder在
编码
两
列
时显示错误
、
、
、
、
我正在用索引号1和2
编码
两个
列
,即第2
列
和第3
列
,
使用
以下代码,但是,我面临无效语法错误:如果我只在索引值中
使用
1,它是可以
的
,请在这方面提供帮助。
如何
在这里
使用
OneHotEncoder同时
编码
两
列
。from sklearn.compose import ColumnTransformer from
sklearn.preprocessing
import OneHotEncod
浏览 0
提问于2021-07-24
得票数 0
1
回答
是否可以一次
对
多个选定
列
进行
编码
?
、
、
我在我
的
大型数据帧中有一个catergorical
列
的
列表
,我正在尝试
对
它们
进行
编码
,因为我正在
使用
的
一些算法不接受字符串(例如knn)。下面是我
的
代码: #encode categories# LabelEncoder le = LabelEncoder
如何
才能只对catgorical
浏览 15
提问于2020-07-21
得票数 0
回答已采纳
1
回答
是否应该规范或标准化knn
的
数据集?
、
、
、
、
我尝试
使用
knn
进行
分类任务,我
的
数据集
包含
分类特征,这些特征是一个热门
的
编码
、数字特征(如价格等).以及文本
列
的
向量。from
sklearn.preprocessing
import Normalizer from
sklearn.prep
浏览 0
提问于2019-03-09
得票数 4
回答已采纳
1
回答
Dask one-hot-
编码
,不知道类别
、
、
我有pandas代码,其中我
对
one-hot
编码
执行以下操作。from
sklearn.preprocessing
import MultiLabelBinarizermlb = MultiLabelBinarizer() df_tmp = pd.DataFrame(mlb.fit_transform(df['CatData']), columns=mlb.classes_, index=df.index) 其中,我
的
CatData
列
包含
类别
列表<
浏览 8
提问于2019-09-20
得票数 1
2
回答
如何
使用
熊猫在dataframe python中
编码
多个
列
(但不是所有
列
)
、
、
、
、
我想用两个数据(测试数据,训练数据)构建一个朴素
的
bayes模型。from
sklearn.preprocessing
import LabelEncoderle.fit_trans
浏览 2
提问于2021-04-26
得票数 1
回答已采纳
1
回答
一次一次
对
多
列
进行
热
编码
并附加到主数据集中?
、
我在python中
使用
下面的代码对数据集中
的
许多分类变量中
的
一个
进行
热
编码
。但是,我想一次
编码
多个
列
,但无法这样做。此外,这些多列有不同
的
类别#,例如;一个
列
可能只有一个是和否,但其他列有4-5个不同
的
类别。
如何
使用
下面的代码
对
所有这些内容
进行
编码
,并将其附加到主数据集中?from numpy import array from
浏览 0
提问于2020-08-04
得票数 0
1
回答
用Python
对
Catigorical变量
进行
重新
编码
、
、
、
我一直在尝试
使用
Anaconda发行版学习Python 3.6。我在
使用
的
在线课程
的
内容上遇到了一个障碍,并且可能需要一些帮助来处理一些错误信息。我会问这门课
的
老师,但他们似乎
对
学生
的
问题没有很好
的
反应。 我在处理用于对分类数据
进行
重新
编码
的
三个主要类时遇到了一些困难。据我所知,有三个类是从用于
对
变量
进行
编码
的
scikitlea
浏览 1
提问于2018-04-06
得票数 2
回答已采纳
1
回答
在python中
使用
修改后
的
OneHotEncoder将分类数据
编码
为虚拟变量?
、
、
、
这是我
的
代码,我试图
对
“X”第一
列
的
分类数据
进行
虚拟
编码
,但这不起作用,当我访问OneHotEncoder文档页面时,它显示OneHotEncoder已被更改。我不知道
如何
使用
这个修改过
的
OnehotEncoder。from
sklearn.preprocessing
import OneHotEncoder onehotencoder=OneHotEncoder(categorical_features = [0
浏览 0
提问于2019-12-15
得票数 0
10
回答
OneHotEncoder categorical_features不推荐,
如何
转换特定
的
列
、
、
、
我正在
使用
OneHotEncoder
进行
转换。我
的
数据集有许多独立
的
列
,其中一些
列
如下:--------------------------Spain| 25Italy | 30 0 | 1 |
浏览 0
提问于2019-01-24
得票数 24
回答已采纳
2
回答
使用
更改后
的
OneHotEncoder版本对分类变量
进行
虚拟
编码
、
、
、
、
这是我
的
代码,我试图
使用
OneHotEncoder
对
X
的
第一
列
进行
虚拟
编码
,但是它显示了错误,OneHotEncoder
的
文档页面说它已经更改了,我无法知道
如何
使用
更改
的
版本来实现它。X
的
数据类型是numpy.ndarray。from
sklearn.preprocessing
import LabelEncoder, OneHotEncoder onehoten
浏览 0
提问于2019-12-16
得票数 1
2
回答
一种热
编码
分类特征-只限于稀疏形式
、
、
、
我有一个具有int和绝对特性
的
dataframe。分类特性有两种类型:数字和字符串。 由于dataframe是巨大
的
,具有很高
的
基数,所以我只想将它转换为稀疏
的
形式。我更喜欢
使用
浏览 0
提问于2017-03-28
得票数 4
回答已采纳
1
回答
线性回归
编码
、
、
、
、
我有一个
包含
薪资信息和其他
列
的
CSV文件。我正在尝试将这些
列
中
的
一些转换为适当
的
值,用于LinearRegression和SGDRegressor,或者其他一些
列
。因为,我认为sklearn中
的
D5不能处理
的
数据位。数据:Numerical
列
:年份,薪资,薪资(以美元计)
编码
:
浏览 0
提问于2022-10-12
得票数 1
回答已采纳
1
回答
ValueError:错误
的
输入形状(2835,18)
、
、
我是数据科学
的
新手,我想从分类数据中
进行
分类。我希望在
使用
K-means算法之前这样做,但是当我
使用
fit_transform()时,我得到了这个'error ValueError: bad input shape (2835,18)‘,我不知道
如何
修复它import pandas as pdfrom
sklearn.preprocessing
import LabelEncoder from
sklear
浏览 23
提问于2019-12-23
得票数 1
回答已采纳
1
回答
如何
在python中
使用
sklearn
对
包含
分类数据
的
20+
列
进行
编码
我有一个
包含
20+
列
的
数据集,每个
列
都有分类数据。
如何
在python中
使用
sklearn
对
其
进行
编码
。其中一个错误:我
使用
的
是kaggle数据集x = datasets.iloctrain_test_split x_train,x_test,
浏览 0
提问于2017-11-21
得票数 0
1
回答
Pandas在DF创建过程中添加额外
的
空
列
、
错误是不言而喻
的
,我正在从
列表
列表
创建一个DataFrame,每个
列表
实际上
包含
12个字段。
如何
在一次操作中
使用
NaN强制
pandas.DataFrame
添加额外
的
列
。这就是我创建df
的
方式。
pandas.DataFrame
(results, columns=FIELDS)
pandas.DataFr
浏览 53
提问于2017-02-15
得票数 0
回答已采纳
1
回答
如何
在Scikit学习中重用LabelBinarizer
进行
输入预测
、
、
、
为了
使用
这些规范
列
,我正在
使用
Scikit-Learn
的
LabelBinarizer
进行
一次热
编码
。lb = LabelBinarizer()然而,我并不清楚
如何
使用
LabelBinarizer来
使用
新
的
输入数据来创建特征向量,而我希望
对
这些数据
进行
预测。特别是,如果新
浏览 3
提问于2017-10-09
得票数 4
回答已采纳
1
回答
数据集中
的
OneHotEncoding多
列
一次
、
、
考虑以下简单
的
剪短数据集: import numpy as npfrom sklearn.impute import SimpleImputerfrom
sklearn.preprocessing
浏览 1
提问于2020-07-20
得票数 0
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