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如何在R中重新编码和编码国家/地区对变量

在R中重新编码和编码国家/地区对变量的方法有多种。以下是一种常见的方法：

  1. 首先，确保你的数据集中包含一个表示国家/地区的变量。假设这个变量名为"country"。
  2. 如果你的数据集中的国家/地区变量是字符型的，你可以使用R的"recode"函数来重新编码它。例如，如果你想将"China"编码为1，"USA"编码为2，"UK"编码为3，可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
# 安装并加载dplyr包
install.packages("dplyr")
library(dplyr)

# 使用recode函数重新编码国家/地区变量
data <- data %>% 
  mutate(country = recode(country, "China" = 1, "USA" = 2, "UK" = 3))
  1. 如果你的数据集中的国家/地区变量是数值型的，你可以使用R的"ifelse"函数来编码它。例如，如果你想将1编码为"China"，2编码为"USA"，3编码为"UK"，可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
# 使用ifelse函数编码国家/地区变量
data <- data %>% 
  mutate(country = ifelse(country == 1, "China", 
                          ifelse(country == 2, "USA", 
                                 ifelse(country == 3, "UK", NA))))
  1. 如果你的数据集中的国家/地区变量是字符型的，并且你希望将其编码为数值型变量，你可以使用R的"factor"函数来实现。例如，如果你希望将"China"编码为1，"USA"编码为2，"UK"编码为3，可以使用以下代码：
代码语言：txt
复制
# 使用factor函数编码国家/地区变量
data$country <- factor(data$country, levels = c("China", "USA", "UK"), labels = c(1, 2, 3))

这些方法可以根据你的具体需求来选择和调整。请注意，这只是其中一种常见的方法，还有其他方法可以实现相同的目标。

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Python2中的中文字符编解码浅析

这种编码方案就是大家熟知的“GB2312”。GB2312 是对ASCII的中文扩展。...Unicode 因为当时各个国家都和中国一样搞出一套自己的编码标准，结果互相之间谁也不懂谁的编码，谁也不支持别人的编码，连大陆和中国台湾这样只相隔了150海里，使用着同一种语言的兄弟地区，也分别采用了不同的...他们采用的方法很简单：废了所有的地区性编码方案，重新搞一个包括了地球上所有文化、所有字母和符号的编码！...于是 ISO 就直接规定必须用两个字节，也就是16位来统一表示所有的字符，对于ASCII里的那些“半角”字符，Unicode保持其原编码不变，只是将其长度由原来的8位扩展为16位，而其他文化和语言的字符则全部重新统一编码...解决的方法很简单，重新设置一下默认的编码方式即可 ?

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Nature Medicine：铅暴露风险和家庭收入与儿童大脑发育结果的关系

社会经济因素会影响大脑的发育和结构，但大多数研究都忽略了在这个过程中损害发育的神经毒性环境带来的损伤，如铅暴露（在我们之前的解读的文章中，一篇多溴联苯醚的化学神经毒素对儿童的阅读网络的发育产生了不良影响...分析包括9712儿童完整的数据中感兴趣的变量(补充表1), 如果主要居住地址是无效的和/或无法地理编码成1-10的暴露风险得分或者如果家庭收入没有提供(回答不知道或拒绝回答)或者如果有缺失数据性的参与者被排除在分析之外...按照系数值在人口普查级别计算了ADI分数，按国家百分位数重新编码(即较高的值反映更大的劣势)，并将其离散为低(ADI: 0 - 32)、中(33 -66)和高ADI三个类别(67-100)，与家庭收入分析相比较...皮质表面积与体积呈正相关(Pearsons相关系数(r) = 0.87)，皮质体积在认知测试得分中差异最大(厚度:决定系数(R2) =0.003;表面积:R2 = 0.036;体积:R2 =0.042)...这表明，ADI分数相比于基于个体的家庭收入，对个体的皮质发育的状况的预测能力不强。 总结： 本研究的研究结果表明，儿童铅暴露是社区预测因素的反映，如贫困率和住房年龄。

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《面试季》高频面试题-编码，乱码知识

,如:1、a、A、试、$...都表示的是一个字符,在计算机世界中,不同的字符可能需要不同的存储容量进行存储。...(映射)成集合中的某一个对象如:比特模式、自然数序列、电脉冲等,以方便字符在计算机中存储和在计算机网络中传递 字符集与字符编码的区别 字符集表示:多个字符的集合,字符编码则是:将字符集中的字符映射为特定的字节或者字节序列...(二)GBXXXX字符集   (1) GB2312字符集: 全称:《信息交换用汉字编码字符集》,刚开始ASCII字符集只包含了阿拉伯数字、字母和一些特殊符号,这个编码只适用于美国和西方的一些国家,而不适用于使用汉字的国家...,为了使用汉字的国家也能够和计算机进行沟通,中国国家标准总局发布了标准号为:GB2312的编码格式,它适用于汉字处理、汉字通信等系统之间的信息交换,除了中国大陆使用外,新加坡等地也采用此编码。...(二)Unicode字符集 Unicode字符集的出现: 当计算机出现在全球各地时,为了与计算机进行交流,指定了各种各样的标准如GB232/GBK/GB18030/BIG5的编码方案,如果只在符合对应标准的地区使用则完全没有问题

55310

又编解码错误？一怒之下我把编解码的问题连根拔起！！！

---- 有哪些常用编码集？ ANSI编码： 没听说过吧，我也没听说过，但是之前用R语言做时间序列分析的时候被这个编码集坑惨了。...---- GB2312： GB2312 是对 ASCII 的中文扩展。...---- UNICODE编码： 当时各个国家都像中国这样搞出一套自己的编码标准，结果互相之间谁也不懂谁的编码，谁也不支持别人的编码。...他们采用的方法很简单：废了所有的地区性编码方案，重新搞一个包括了地球上所有文化、所有字母和符号的编码！他们打算叫它 UCS, 俗称 UNICODE。...同时，也都是统一的“两个字节” UTF-8和UTF-16： UNICODE 来到时，一起到来的还有计算机网络的兴起，UNICODE 如何在网络上传输也是一个必须考虑的问题，于是面向传输的众多 UTF（

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应该选用什么编码？GB2312 ? UTF-8 ?

一个汉字算两个英文字符……” UNICODE编码 　　因为当时各个国家都像天朝这样搞出一套自己的编码标准，结果互相之间谁也不懂谁的编码，谁也不支持别人的编码，连中国大陆和中国台湾这样只相隔了150海里...他们采用的方法很简单：废了所有的地区性编码方案，重新搞一个包括了地球上所有文化、所有字母和符号的编码！他们打算叫它 UCS, 俗称 UNICODE 。...同时，也都是统一的“两个字节"” UTF-8和UTF-16 　　UNICODE 来到时，一起到来的还有计算机网络的兴起，UNICODE 如何在网络上传输也是一个必须考虑的问题，于是面向传输的众多 UTF...为什么有些网站打开有时候会是乱码 　　网页乱码是浏览器（如IE等）对HTML网页解释时形成的。 　　...至于出现口口口口口口这种情况 　　这是由于网站并没有采用UTF-8编码而是采用的当地的编码，如蒙古语的，阿拉伯语的编码，你的计算机中并没有这种编码，所以不能识别。

5.4K20

机器学习: Label vs. One Hot Encoder

LabelEncoder labelencoder = LabelEncoder() x[:, 0] = labelencoder.fit_transform(x[:, 0]) 我们假设数据在一个名为“x”的变量中...运行这段代码后，如果您检查 x 的值，您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。 这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。...为避免这种情况，我们对该列进行“OneHotEncode”。 One Hot Encoder 的作用是，它需要一个具有分类数据的列，该列已经过标签编码，然后将该列拆分为多个列。...这些数字将替换为 1 和 0，具体取决于哪一列具有什么值。在我们的示例中，我们将获得三个新列，每个国家一列 - 法国、德国和西班牙。 对于第一列值为法国的行，“法国”列将为“1”，其他两列将为“0”。...就是这样，我们的数据集中现在有了三个新列： 如您所见，我们有三个新列，分别为 1 和 0，具体取决于行代表的国家/地区。

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机器学习: Label vs. One Hot Encoder

LabelEncoderlabelencoder = LabelEncoder()x[:, 0] = labelencoder.fit_transform(x[:, 0])我们假设数据在一个名为“x”的变量中...运行这段代码后，如果您检查 x 的值，您会看到第一列中的三个国家已被数字 0、1 和 2 替换。图片这就是标签编码的全部内容。但是根据数据，标签编码引入了一个新问题。...为避免这种情况，我们对该列进行“OneHotEncode”。One Hot Encoder 的作用是，它需要一个具有分类数据的列，该列已经过标签编码，然后将该列拆分为多个列。...这些数字将替换为 1 和 0，具体取决于哪一列具有什么值。在我们的示例中，我们将获得三个新列，每个国家一列 - 法国、德国和西班牙。对于第一列值为法国的行，“法国”列将为“1”，其他两列将为“0”。...就是这样，我们的数据集中现在有了三个新列：图片如您所见，我们有三个新列，分别为 1 和 0，具体取决于行代表的国家/地区。

67610

每个开发必须了解的Unicode和字符集的那些事！

在ANSI标准中，每个人对于128以下的编码内容达成一致，这部分基本和ASCII编码，但是对于128以上的编码映射在不同的地区有不同的处理方式。这些不同的区域编码系统被称为_编码页_。...至于这个代码点是如何在内存或者磁盘上表示的就是另一个问题了。 在Unicode中，A这个字母是一个理想化的符号。这个理想化的A不等于B，也不等于a，但是和 不同形式的_A_ 和A却是相同的。...至于这些代码点将如何在内存中存储或者在邮件中展示，我们还没有做介绍。 编码 接着就要聊一聊编码了。...这种设计最大的好处就是英文的编码和ASCII编码一摸一样，所以美国人几乎不会发现有什么区别，而其它国家则气的跳脚。...就和ASCII，ANSI和任何OEM字符集编码产生的内容一样。现在，假如你大胆的使用一些其他国家的语言如希腊字母或克林贡字母，你就需要用额外的字节来存储一个代码位。

1.4K30

Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型

目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很少有从微观的角度来准确预测每间房屋的价格。...分类变量的处理对于分布极不均衡的分类变量予以剔除，对于其他分类变量做硬编码或独热编码处理数值变量的处理buildingTime：建成年代，数据格式均为年份（如：2018），处理方法为构造新的变量YearsDelta...，与小区情况有关的5个变量得分都排在前列；与房屋属性相关的变量，如houseFloor、houseDecoration等，得分均位于中游，对房价的影响不大；属于房屋周边设施的变量，如subwayStation...对原始数据通过一系列预处理，运用机器学习中的XGBoost算法、LightGBM算法和GridSearchCV算法，对处理后的数据进行建模与参数调优。...通过XGBoost和LightGBM模型学习后的特征重要性得分可知，在三类因素中，房屋建筑面积对房价的影响最大，反映房屋所属小区情况的变量重要性得分均排在前列，而其他房屋自身属性、周边配套设施的变量对价格影响较小

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