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电影数据集中的列类型在每一行中具有多个类别。如何将所有类别彼此分开?

在电影数据集中,如果每一行的列类型具有多个类别,可以采取以下方法将所有类别彼此分开:

  1. 列拆分:对于每个具有多个类别的列,可以将其拆分为多个单独的列,每个列只包含一个类别。例如,如果一列包含多个电影类型(如动作、冒险、科幻),可以将其拆分为三个单独的列,每个列分别表示一个电影类型。
  2. 独热编码:对于每个具有多个类别的列,可以使用独热编码(One-Hot Encoding)将其转换为多个二进制列。每个二进制列表示一个类别,如果某个电影属于该类别,则对应的二进制列为1,否则为0。这样可以将多个类别分开,并且在机器学习等任务中更方便地处理。
  3. 多值字段:对于每个具有多个类别的列,可以将其作为多值字段(Array Field)进行处理。多值字段可以存储一个列中的多个类别,例如使用数组或列表的形式。这样可以保留原始数据的结构,并且在需要时可以方便地进行查询和分析。

以上是将电影数据集中具有多个类别的列进行分开的几种常见方法。具体选择哪种方法取决于数据集的特点和应用场景。在腾讯云的产品中,可以使用腾讯云数据库(TencentDB)来存储和管理电影数据集,使用腾讯云云原生数据库 TDSQL-C(https://cloud.tencent.com/product/tdsqlc)来支持多值字段的存储和查询。

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movies_and_studios = top.select('Title', 'Studio') Tablegroup方法组允许我们,通过将每个工作室当做一个类别,并将一行分配给一个类别,来计算每个工作室出现在表频率...第一列出了桶左端点(但请参阅下面关于最终值注释)。 第二包含Adjusted Gross所有相应桶数量。...如果我们只查看表格一行,计算就会变得清晰。 请记住,数据集中有 200 部电影。这个[300,400)桶包含 81 部电影。...表格主体包含不同类别的比例。 显示了,该对应的人群种族分布。 所以,条目总计为 1。...直接比较是有意义,因为所有条目都是比例,因此相同刻度上。 barh方法允许我们通过相同轴域上绘制多个条形图,将比较可视化。这个调用类似于scatter和plot:我们必须指定类别的公共轴。

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