参数: -indices: A Tensor of indices. -depth: A scalar defining the depth of the one hot dimension. -on_value: A scalar defining the value to fill in output when indices[j] = i. (default: 1) -off_value: A scalar defining the value to fill in output when indices[j] != i. (default: 0) -axis: The axis to fill (default: -1, a new inner-most axis). -dtype: The data type of the output tensor.
pandas.get_dummies()时,发现其实它OneHotEncoder封装
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。
类别型特征(categorical feature)主要是指职业,血型等在有限类别内取值的特征。它的原始输入通常是字符串形式,大多数算法模型不接受数值型特征的输入,针对数值型的类别特征会被当成数值型特征,从而造成训练的模型产生错误。
前面一节我们讲了机器学习过程中的特征工程处理,那么这一节是不是该到数据预处理了呢,对头!
pandas中get_dummies()函数可以将字段进行编码,转换为01形式,其中prefix可以为每个新展开的列名添加前缀。
在做结构化数据训练时,类别特征是一个非常常见的变量类型。机器学习中有多种类别变量编码方式,各种编码方法都有各自的适用场景和特点。本文就对机器学习中常见的类别编码方式做一个简单的总结。
🙋♂️声明:本人目前大学就读于大二,研究兴趣方向人工智能&硬件(虽然硬件还没开始玩,但一直很感兴趣!希望大佬带带)
离散特征的编码分为两种情况: 1、离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2、离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3} 使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码
EllipticEnvelope假设数据是正态分布的,并且基于该假设,在数据周围“绘制”椭圆,将椭圆内的任何观测分类为正常(标记为1),并将椭圆外的任何观测分类为异常值(标记为-1)。 这种方法的一个主要限制是,需要指定一个contamination参数,该参数是异常观测值的比例,这是我们不知道的值。
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。
和factorize方法作用类似,但是会将拥有不同值的列转化为0/1的one-hot编码(Convert categorical variable into dummy/indicator variables). *用于少量值反复出现,而且离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}
数据处理中有时要用到onehot编码,如果使用pandas自带的get_dummies方法,训练集产生的onehot编码特征会跟测试集、预测集不一样,正确的方式是使用sklearn自带的OneHotEncoder。
在大多数机器学习项目中,你要处理的数据不大可能恰好是生成最优模型的理想格式。有很多数据变换的步骤例如分类变量编码、特征缩放和归一化需要执行。Scikit-learn的预处理模块中包含了内建的函数来支持这些常用的变换。
我们拿到的数据通常比较脏乱,可能会带有各种非数字特殊符号,比如中文。下面这个表中显示了我们最原始的数据集。而实际上机器学习模型需要的数据是数字型的,因为只有数字类型才能进行计算。因此,对于各种特殊的特征值,我们都需要对其进行相应的编码,也是量化的过程。
对于Pandas的基本操作我们就总结到这里,这个数据集还可以用来做机器学习,把宝可梦的类型作为标签来预测,或是把是否是神兽作为标签来做二分类等等,我们下回见。
翻译:黄念 校对:王方思 小编和大伙一样正在学习Python,在实际数据操作中,列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用,如果你对这些感兴趣,请看下文: ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中,我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas,加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
在ML世界中,采用pipeline的最简单方法是使用Scikit-learn。如果你不太了解它们,这篇文章就是为你准备的。我将通过一个简单的用例,首先尝试通过采用一个简单的机器学习工作流来解决这个问题,然后我将通过使用Scikit-Learn pipeline来解决这个问题,这样就能看出差异。
机器学习越来越多地在企业应用,本文跟大家分享一个采用python,应用决策树算法对跨国食品超市顾客等级进行预测的具体案例。
Attitude is a little thing that makes a big difference.
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站,经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大,迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库,你可以用它做各种变换,可以处理各种类型的数据,例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
4、pandas.get_dummies(data):将某列数据用one-hot编码表示
get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。详细参数请查看官方文档
一个类别特征,见名思义,就是用来表达一种类别或标签。比如,一个类别特征能够表达世界上的主要城市,一年四季,或者说一个公司的产品(石油、路程、技术)。在真实世界的数据集中,类别值的数量总是无限的。同时这些值一般可以用数值来表示。但是,与其他数值变量不一样的是,类别特征的数值变量无法与其他数值变量进行比较大小。(作为行业类型,石油与旅行无法进行比较)它们被称之为非序的。
FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估,并且取得了不错的效果。
Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上,提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中,数据以表格形式在行和列中对齐。它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下,数据是从其他数据源(如csv,excel,SQL等)导入到pandas数据帧中的。在本教程中,我们将学习如何创建一个空数据帧,以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。
有个人可能会问 NumPy-Pandas-SciPy 不都是免费资源吗,为什么还要花钱来上课?没错,我也是参考了大量书籍、优质博客和付费课程中汲取众多精华,才打磨出来的前七节课。
在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法,在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。
前面所展示的一些示例已经很让人兴奋。但从总体看,数据类型还是比较单一的,比如图片,比如文本。 这个单一并非指数据的类型单一,而是指数据组成的每一部分,在模型中对于结果预测的影响基本是一致的。 更通俗一点说,比如在手写数字识别的案例中,图片坐标(10,10)的点、(14,14)的点、(20,20)的点,对于最终的识别结果的影响,基本是同一个维度。 再比如在影评中,第10个单词、第20个单词、第30个单词,对于最终结果的影响,也在同一个维度。 是的,这里指的是数据在维度上的不同。在某些问题中,数据集中的不同数据,对于结果的影响维度完全不同。这是数据所代表的属性意义不同所决定的。这种情况在《从锅炉工到AI专家(2)》一文中我们做了简单描述,并讲述了使用规范化数据的方式在保持数据内涵的同时降低数据取值范围差异对于最终结果的负面影响。 随着机器学习应用范围的拓展,不同行业的不同问题,让此类情况出现的越加频繁。特别是在与大数据相连接的商业智能范畴,数据的来源、类型、维度,区别都很大。 在此我们使用心脏病预测的案例,对结构化数据的预处理做一个分享。
Pandas是一个建立在NumPy之上的开源Python库。Pandas可能是Python中最流行的数据分析库。它允许你做快速分析,数据清洗和准备。Pandas的一个惊人之处是,它可以很好地处理来自各种来源的数据,比如:Excel表格、CSV文件、SQL文件,甚至是网页。
这是一个系列篇,后续我们会按照我们第一章中的框架进行更新,因为大家平时都较忙,不会定期更新,如有兴趣欢迎长期关注我们的公众号,如有任何建议可以在评论区留言,该系列以往的经典内容可参考下面的篇章。
到目前为止,表示分类变量最常用的方法就是使用 one-hot 编码(one-hot-encoding)或 N 取一编码(one-out-of-N encoding), 也叫虚拟变量(dummy variable)。虚拟变量背后的思想是将一个分类变量替换为一个或多个新特征,新特征取值为 0 和 1 。 如下图,是用来预测某个人的收入是大于 50K 还是小于 50K 的部分数据集。其中,只有 age 和 hour-per-week 特征是数值数据,其他则为非数值数据,编码就是要对这些非数值数据进行数值编码。将数据转换为分类变量的 one-hot 编码有两种方法:一种是使用 pandas,一种是使用 scikit-learn 。 pandas 使用起来会简单一点,故本文使用的是 pandas 方法。
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
如果errors="coerce"那么任何问题都不会产生错误(默认行为),而是将导致错误的值设置为NaT(即缺失值)。
“这个分组变量现在是GroupBy对象。 除了分组的键df ['key1']的一些中间数据之外,它实际上还没有计算任何东西。 我们的想法是,该对象具有将所有操作应用于每个分组所需的所有信息。” – PyDA
Pandas是Python的数据分析利器,DataFrame是Pandas进行数据分析的基本结构,可以把DataFrame视为一个二维数据表,每一行都表示一个数据记录。本文将介绍创建Pandas DataFrame的6种方法。
Pandas库是Python中最流行的数据操作库。受到R语言的frames启发,它提供了一种通过其data-frame API操作数据的简单方法。下面我们给大家介绍Pandas在Python中的定位。
1. Introduction 按照教程给的7个特征,给定5种参数下的随机森林模型,选出mae误差最小的,进行提交 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # Read the data X_full = pd.read_csv('../input/train.csv', index_col='Id') X_test_full = pd.read_csv('../input/test.csv', in
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说,了解序列和数据帧的每个组件,并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型,这一点至关重要。
在本章中,我们将讨论如何安装和管理 Anaconda。 Anaconda 是一个包,我们将在本书的以下各章中使用。
设计双向预测压缩模型的动机在于,现有的端到端视频压缩框架都是采用的 low delay P 的 GOP 结构,只是简单的前向单帧参考。而双向预测在传统的混合编码框架中是很常见的。并且,对于端到端的视频压缩框架来说,从一组图像中捕获运动信息时较为困难的,因此这篇论文提出了一种调整现有的以自编码器为主的帧内预测架构的方法,使得其能够采用更复杂的时域预测结构。
“Xgboost,LightGBM,Catboost,HistGradient。”
如果你在Python中处理数据,Pandas必然是你最常使用的库之一,因为它具有方便和强大的数据处理功能。
本篇主要介绍一个基础的特征选择工具feature-selector,feature-selector是由Feature Labs的一名数据科学家williamkoehrsen写的特征选择库。feature-selector主要对以下类型的特征进行选择:
简单线性回归:影响Y的因素唯一,只有一个。 多元线性回归:影响Y的因数不唯一,有多个。
在第一部分中,我们将通过示例介绍如何读取CSV文件,如何从CSV读取特定列,如何读取多个CSV文件以及将它们组合到一个数据帧,以及最后如何转换数据 根据特定的数据类型(例如,使用Pandas read_csv dtypes)。
在本章中,我们将学习如何在 Pandas 中使用不同种类的数据集格式。 我们将学习如何使用 Pandas 导入的 CSV 文件提供的高级选项。 我们还将研究如何在 Pandas 中使用 Excel 文件,以及如何使用read_excel方法的高级选项。 我们将探讨其他一些使用流行数据格式的 Pandas 方法,例如 HTML,JSON,PKL 文件,SQL 等。
我们知道现实中的数据通常是杂乱无章的,需要大量的预处理才能使用。Pandas 是应用最广泛的数据分析和处理库之一,它提供了多种对原始数据进行预处理的方法。
Spark无疑是当今数据科学和大数据领域最流行的技术之一。尽管它是用Scala开发的,并在Java虚拟机(JVM)中运行,但它附带了Python绑定,也称为PySpark,其API深受panda的影响。在功能方面,现代PySpark在典型的ETL和数据处理方面具有与Pandas相同的功能,例如groupby、聚合等等。
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