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AI开发最大升级：Pandas与Scikit-Learn合并，新工作流程更简单强大！

>>> y = train.pop('SalePrice').values 编码单个字符串列 首先，我们编码一个字符串列HoustStyle，它具有房子外观的值。让我们输出每个字符串值的唯一计数。...将pipeline传递给列转换器 我们甚至可以将多个转换的流程传递给列转换器，我们现在正是要这样做，因为在字符串列上有多个转换。 下面，我们使用列转换器重现上述流程和编码。...例如，如果热编码器允许在使用fit方法期间忽略缺失值，那就更好了，那就可以简单地将缺失值编码为全零行。而目前，它还要强制用户用一些字符串去填充缺失值，然后将此字符串编码为单独的列。...以下代码构建的类基本转换器可执行以下操作： •使用数字列的均值或中位数填充缺失值 •对所有数字列进行标准化 •对字符串列使用一个热编码 •不用再填充类别列中的缺失值，而是直接将其编码为0 •忽略测试集中字符串列中的少数独特值...•允许您为字符串列中值必须具有的出现次数选择阈值。

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50个超强的Pandas操作 ！！

独热编码 pd.get_dummies(df, columns=['CategoricalColumn']) 使用方式： 将分类变量转换为独热编码。 示例： 对“Status”列进行独热编码。...pd.get_dummies(df, columns=['Status']) （独热编码：（One-Hot Encoding），也叫一位有效编码，是用来表示离散变量（categorical data）的一种方法...在机器学习和深度学习中经常会使用独热编码来将离散变量转换为多维向量，以便于算法处理。...将离散型的特征数据映射到一个高维空间中，每个可能的取值都对应于高维空间的一个点，在这些点上取值为1，其余均为0，因此独热编码也被称为“一位有效编码”或“One-of-K encoding”） 24....字符串处理 df['StringColumn'].str.method() 使用方式： 对字符串列进行各种处理，如切片、替换等。 示例： 将“Name”列转换为大写。

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    什么是机器学习中类别数据的转换？

    构造电影数据集 我这里用Python的pandas库构造了DataFrame数据框，pandas是非常有用的数据处理工具，各种逆天接口让你爽翻。...02 类标编码 接下来进行到本篇笔记的重点，也就是类表的编码。 可以看到，类型、地区特征里数据都是字符串，虽然方便观看，但是机器学习库（算法运用）要求类标以整数形式进行编码。...这不是我们要的目的，最优的操作是，能判别出非此即彼，某电影要么是欧美片要么不是欧美片，要么是内陆片要么不是内陆片。。。。对每种地区进行判断，只有两种结果，是和不是。 解决该问题的方法是独热编码技术。...即创建一个虚拟特征，虚拟特征的每一列各代表标称数据的一个值。 把‘地区’这1列裂变成4列： 1代表该电影属于该地区，0代表不属于该地区。 这就是独热编码，这样表示有利于分类器的更好运算。...方法实现独热编码技术，该方法只对字符串列进行转换，数值列保持不变。

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    python数据分析——数据分析的数据的导入和导出

    read_csv方法中的sep参数表示要导入的csv文件的分隔符，默认值是半角逗号。encoding参数用来指定CSV文件的编码,常用的有utf-8和gbk。...对于Pandas库中的to_excel()方法，有下列参数说明: sheet_name：字符串，默认值为"Sheet1"，指包含DataFrame数据的表的名称。...np_rep:字符串,默认值为 ’ '。指缺失数据的表示方式。 columes:序列，可选参数，要编辑的列。 header：布尔型或字符串列表，默认值为True。...如果给定字符串列表，则表示它是列名称的别名。 index：布尔型，默认值为True，行名（索引）。 index_label：字符串或序列，默认值为None。...encoding：指定Excel文件的编码方式，默认值为None。

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    特征工程：Kaggle刷榜必备技巧（附代码）！！！

    ▍二进制编码器 二进制编码器是另一种可用于对分类变量进行编码的方法。如果一个列中有多个级别，那么这是一种很好的方法。...虽然我们可以使用一个热编码来对使用1023列的具有1024个级别的列进行编码，但是使用二进制编码，我们可以通过使用10列来完成。 让我们说我们的FIFA 19球员数据中有一列包含所有俱乐部名称。...此列有652个唯一值。一个热编码意味着创建651列，这意味着大量的内存使用和大量的稀疏列。 如果我们使用二进制编码器，我们将只需要像29的10列。...▍哈希散列编码器 可以将哈希散列编码器视为一个黑盒函数，它将字符串转换为0到某个预定值之间的数字。...它与二进制编码器不同，因为在二进制编码中，两个或多个俱乐部参数可能是1，而在哈希散列中只有一个值是1。 我们可以像这样使用哈希散列： ? ? 一定会有冲突（两个俱乐部有相同的编码。

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    【机器学习数据预处理】特征工程

    常用的特征变换方法有特征缩放、独热编码和特征离散化等。...对于每一个特征，如果它有m个可能值，那么经过独热编码后，就变成了m个二元特征，并且这些特征之间是互斥的，每一次都只有一个被激活，这时原来的数据经过独热编码后会变成稀疏矩阵。...独热编码可以通过多种方式进行实现，其中最常见的是使用sklearn库中的OneHotEncoder类。在进行独热编码之前，需要先将字符串类型的数据转换为数值类型。...在处理分类特征时，一种常见的方法是使用LabelEncoder类将字符串类型的数据转换为整数编码，然后再进行独热编码。...DataFrame 来展示独热编码的结果 df_encoded = pd.DataFrame(onehot_encoded, columns=label_encoder.classes_) print

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    Python数据分析模块 | pandas做数据分析(二):常用预处理操作

    prefix : 字符串,或者字符串列表,或者字符串字典.默认为None,这里应该传入一个字符串列表,且这个列表的长度是和将要被get_dummis的那些列数量是相等的.同样,prefix选项也可以是一个把列名映射到...#对于一个Series来说,行数保持不变,列数变为不同类的个数 #但是每一行还是以编码的形式表示原来的类别 #这个函数返回是一个DataFrame,其中列名为各种类别 s = pd.Series(list...4、处理缺失值 pandas使用浮点数NaN(not a number)表示浮点和非浮点数组中的缺失数据....查找缺失值 DataFrame.isnull() 作用,返回一个和原来DataFrame一样形状的,里面值为布尔型的DataFrame....填充缺失值 pandas.DataFrame.fillna 使用指定的方法来填充缺失值,并且返回被填充好的DataFrame DataFrame.fillna(value=None,method=None

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    特征工程之类别特征

    对于实例中，许多Web服务使用id作为分类变量来跟踪用户具有数百至数百万的值，取决于唯一的数量服务的用户。互联网交易的IP地址是另一个例子一个很大的分类变量。...例5-1.在独热编码上的线性回归 import pandas as pd from sklearn import linear_model df = pd.DataFrame({ 'City':...编码 分类变量编码的另一种变体称为Effect编码。...（这被称为类别或级别的主要效果，因此名称为“效果编码”。）独热编码实际上具有相同的截距和系数，但在这种情况下，每个城市都有线性系数。在效果编码中，没有单一特征代表参考类别。...独热编码是多余的，它允许多个有效模型一样的问题。非唯一性有时候对解释有问题。该优点是每个特征都明显对应于一个类别。此外，失踪数据可以编码为全零矢量，输出应该是整体目标变量的平均值。

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    【人工智能】Transformers之Pipeline（十六）：表格问答（table-question-answering）

    为了减轻完整逻辑形式的收集成本，一种流行的方法侧重于由符号而不是逻辑形式组成的弱监督。然而，从弱监督中训练语义解析器会带来困难，此外，生成的逻辑形式仅用作检索符号之前的中间步骤。...TaPas 扩展了 BERT 的架构以将表格编码为输入，从从维基百科爬取的文本段和表格的有效联合预训练中进行初始化，并进行端到端训练。...2.4.2 pipeline对象使用参数 ​​​​​​​ table（pd.DataFrame或Dict）——Pandas DataFrame 或字典，将转换为包含所有表值的 DataFrame。...coordinates（List[Tuple[int, int]]）——答案单元格的坐标。 cells ( List[str]) — 由答案单元格值组成的字符串列表。...aggregator（str）— 如果模型具有聚合器，则返回该聚合器。

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    Python Seaborn (5) 分类数据的绘制

    分类散点图 显示分类变量级别中某些定量变量的值的一种简单方法使用 stripplot()，它会将分散图概括为其中一个变量是分类的： ? 在条纹图中，散点图通常将重叠。这使得很难看到数据的完整分布。...对于其他数据类型，字符串类型的类别将按照它们在 DataFrame 中显示的顺序进行绘制，但是数组类别将被排序： ?...当在每个类别中有多个观察值时，它还使用引导来计算估计周围的置信区间，并绘制使用误差条： ? 条形图的特殊情况是当您想要显示每个类别中的观察次数，而不是计算第二个变量的统计量。...该函数还对另一轴的高度估计值进行编码，而不是显示一个完整的柱型，它只绘制点估计和置信区间。另外，点图连接相同 hue 类别的点。...数据变量或向量数据 order, hue_order 对应排序列表 字符串列表 row_order, col_order 对应排序列表 字符串列表 kind : 可选：point 默认, bar 柱形图

    4K20

    进步神速，Pandas 2.1中的新改进和新功能

    接下来将深入了解这对用户意味着什么，本文将详细介绍最重要的改进。 避免在字符串列中使用NumPy对象类型 pandas中的一个主要问题是低效的字符串表示。...Pandas团队决定引入一个新的配置选项，将所有字符串列存储在PyArrow数组中。不再需要担心转换字符串列，它会自动工作。...弃用setitem类操作中的静默类型转换 一直以来，如果将不兼容的值设置到pandas的列中，pandas会默默地更改该列的数据类型。...这个变化会影响所有的数据类型，例如将浮点值设置到整数列中也会引发异常。...结论 本文介绍了几个改进，这些改进将帮助用户编写更高效的代码。这其中包括性能改进，更容易选择PyArrow支持的字符串列和写入时复制（Copy-on-Write）的进一步改进。

    1.1K10

    【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

    pandas中的许多数据类型具有多个子类型，它们可以使用较少的字节去表示不同数据，比如，float型就有float16、float32和float64这些子类型。...选对比数值与字符的储存 object类型用来表示用到了Python字符串对象的值，有一部分原因是Numpy缺少对缺失字符串值的支持。...因为Python是一种高层、解析型语言，它没有提供很好的对内存中数据如何存储的细粒度控制。 这一限制导致了字符串以一种碎片化方式进行存储，消耗更多的内存，并且访问速度低下。...当我们把一列转换成category类型时，pandas会用一种最省空间的int子类型去表示这一列中所有的唯一值。...总结 我们学习了pandas如何存储不同的数据类型，并利用学到的知识将我们的pandas dataframe的内存用量降低了近90%，仅仅只用了一点简单的技巧： 将数值型列降级到更高效的类型 将字符串列转换为类别类型

    8.7K50

    sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

    对于一列有N种取值的特征，Onehot方法会创建出对应的N列特征，其中每列代表该样本是否为该特征的某一种取值。因为生成的每一列有值的都是1，所以这个方法起名为Onehot特征。...Scikit-learn中也提供来独热编码函数，其可以将具有n_categories个可能值的一个分类特征转换为n_categories个二进制特征，其中一个为1，所有其他为0在category_encoders...专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册：数据预处理（二） feature-engineering-handbook/中文版/ 目标编码是一种不仅基于特征值本身，还基于相应因变量的类别变量编码方法...其值越高，则正则化越强； ′ 是类别特征X中类别为k的编码值； Prior Prob：目标变量的先验概率/期望； n：类别特征X中，类别为k的样本数； +：不仅在类别特征X中具有类别k，而且具有正结果的样本数...【数据建模 WOE编码】WOE(weight of evidence, 证据权重) 一种有监督的编码方式,将预测类别的集中度的属性作为编码的数值 优势 　　将特征的值规范到相近的尺度上。

    3.2K20

    pandas分组聚合转换

    pandas中的groupby对象，这个对象定义了许多方法，也具有一些方便的属性。...无法对特定的列使用特定的聚合函数 无法使用自定义的聚合函数 无法直接对结果的列名在聚合前进行自定义命名 可以通过agg函数解决这些问题： 当使用多个聚合函数时，需要用列表的形式把内置聚合函数对应的字符串传入...，其中字典以列名为键，以聚合字符串或字符串列表为值 gb.agg({'Height':['mean','max'], 'Weight':'count'}) 使用自定义函数  在agg中可以使用具体的自定义函数...，其传入值为数据源的序列其传入值为数据源的序列，与agg的传入类型是一致的，其最后的返回结果是行列索引与数据源一致的DataFrame。...当apply()函数与groupby()结合使用时，传入apply()的是每个分组的DataFrame。这个DataFrame包含了被分组列的所有值以及该分组在其他列上的所有值。

    12010

    Pandas的apply方法的应用练习

    data = {'column1':[1, 2, 15, 4, 8]} df = pd.DataFrame(data) 请创建一个新的列'new_column'，其值为'column1'中每个元素的两倍...，当原来的元素大于10的时候，将新列里面的值赋0  import pandas as pd # 自定义函数 def process_data(x): if x > 10: return...，将DataFrame中的字符串列中的所有数字提取出来并拼接成一个新的字符串列。 ...假设有一个名为data的DataFrame，其中包含以下列： name：字符串类型，表示姓名 age：整数类型，表示年龄 gender：字符串类型，表示性别 score：浮点数类型，表示分数 请自定义一个函数...my_function，它接受DataFrame的一行作为参数，并根据某些条件修改该行的值 将年龄大于等于18的人的性别修改为”已成年“； 在Seris中使用apply方法 def my_function

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    4. Pandas系列 - 基本功能和统计操作

    一、系列基本功能 二、DataFrame基本功能 三、基本统计性聚合函数 sum()方法 sum()方法 - axis=1 mean()方法 std()方法 - 标准差 四、汇总数据 包含字符串列 五、...3 mean() 所有值的平均值 4 median() 所有值的中位数 5 mode() 值的模值 6 std() 值的标准偏差 7 min() 所有值中的最小值 8 max() 所有值中的最大值 9...abs() 绝对值 10 prod() 数组元素的乘积 11 cumsum() 累计总和 12 cumprod() 累计乘积 注 - 由于DataFrame是异构数据结构。...3.230000 50% 29.500000 3.790000 75% 35.500000 4.132500 max 51.000000 4.800000 可以看到，默认情况下排除了字符串列...，只统计了数字的列 那么，如果想要都包含的话，该怎么操作: object - 汇总字符串列 number - 汇总数字列 all - 将所有列汇总在一起(不应将其作为列表值传递) 包含字符串列 import

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