转换R中类别列的频率计数数据框 - 腾讯云开发者社区

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什么是机器学习中类别数据的转换？

数据预处理一直机器学习项目中最耗时间的工作，我们常常会遇到一些非数值数据，比如城市建筑物的商用类别、餐馆的菜系类别、手机中app的用途类别等等，这些数据并没有数值含义，无大小之分，仅仅是分类不同。...那么在机器学习中，需要对这些数据做处理，这次的内容就是数据预处理中的类别数据的转换。 01 什么是类别数据什么是类别数据呢？类别数据是有分类特征的数据，相对应的是数值数据。...以下用电影数据集为例说明：利用Pandas写的DataFrame数据框标称特征和有序特征类别数据特征又可分为标称特征和有序特征。...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。...，0代表否，1代表是还可以用pandas（神器）中的get_dummies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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R 茶话会（七：高效的处理数据框的列）

前言这个笔记的起因是在学习DataExplorer 包的时候，发现：这我乍一看，牛批啊。这语法还挺长见识的。转念思考了一下，其实目的也就是将数据框中的指定列转换为因子。...换句话说，就是如何可以批量的对数据框的指定行或者列进行某种操作。...R 数据整理（六：根据分类新增列的种种方法 1.0）其实按照我的思路，还是惯用的循环了，对数据框的列名判断一下，如果所取的列在数据框中，就修改一下其格式，重新赋值： data(cancer, package...如果需要批量计算统计数据，需要借助summarise 函数。比较粗暴的就是，一行一行的手动写。...批量处理组合一般的运算逻辑判断方便获得指定列（通过& ）无缝结合tidyverse 中的其他函数 image.png

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seaborn可视化数据框中的多个列元素

seaborn提供了一个快速展示数据库中列元素分布和相互关系的函数，即pairplot函数，该函数会自动选取数据框中值为数字的列元素，通过方阵的形式展现其分布和关系，其中对角线用于展示各个列元素的分布情况...，剩余的空间则展示每两个列元素之间的关系，基本用法如下 >>> df = pd.read_csv("penguins.csv") >>> sns.pairplot(df) >>> plt.show()...函数自动选了数据框中的3列元素进行可视化，对角线上，以直方图的形式展示每列元素的分布，而关于对角线堆成的上，下半角则用于可视化两列之间的关系，默认的可视化形式是散点图，该函数常用的参数有以下几个 ###...#### 3、 x_vars和y_vars 默认情况下，程序会对数据框中所有的数值列进行可视化，通过x_vars和y_vars可以用列名称来指定我们需要可视化的列，用法如下 >>> sns.pairplot...通过pairpplot函数，可以同时展示数据框中的多个数值型列元素的关系，在快速探究一组数据的分布时，非常的好用。

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【Python】基于某些列删除数据框中的重复值

subset：用来指定特定的列，根据指定的列对数据框去重。默认值为None，即DataFrame中一行元素全部相同时才去除。...导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 name = pd.read_csv('name.csv...从结果知，参数keep=False，是把原数据copy一份，在copy数据框中删除全部重复数据，并返回新数据框，不影响原始数据框name。...原始数据中只有第二行和最后一行存在重复，默认保留第一条，故删除最后一条得到新数据框。想要根据更多列数去重，可以在subset中添加列。...如需处理这种类型的数据去重问题，参见本公众号中的文章【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值。 -end-

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【Python】基于多列组合删除数据框中的重复值

最近公司在做关联图谱的项目，想挖掘团伙犯罪。在准备关系数据时需要根据两列组合删除数据框中的重复值，两列中元素的顺序可能是相反的。...本文介绍一句语句解决多列组合删除数据框中重复值的问题。一、举一个小例子在Python中有一个包含3列的数据框,希望根据列name1和name2组合(在两行中顺序不一样)消除重复项。...import numpy as np #导入数据处理的库 os.chdir('F:/微信公众号/Python/26.基于多列组合删除数据框中的重复值') #把路径改为数据存放的路径 df =...由于原始数据是从hive sql中跑出来，表示商户号之间关系的数据，merchant_r和merchant_l中存在组合重复的现象。现希望根据这两列组合消除重复项。...从上图可以看出用set替换frozense会报不可哈希的错误。三、把代码推广到多列解决多列组合删除数据框中重复值的问题，只要把代码中取两列的代码变成多列即可。

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R语言第二章数据处理⑤数据框列的转化和计算目录正文

正文本篇描述了如何计算R中的数据框并将其添加到数据框中。一般使用dplyr R包中以下R函数： Mutate（）：计算新变量并将其添加到数据表中。它保留了现有的变量。...同时还有mutate（）和transmutate（）的三个变体来一次修改多个列： Mutate_all（）/ transmutate_all（）：将函数应用于数据框中的每个列。...tbl：一个tbl数据框 funs：由funs（）生成的函数调用列表，或函数名称的字符向量，或简称为函数。predicate：要应用于列或逻辑向量的谓词函数。...转换特定列 mutate_at（）：转换按名称选择的特定列： my_data2 %>% mutate_at( c("Sepal.Length", "Petal.Width"),...funs(cm = ./2.54) ) mutate_if（）：转换由谓词函数选择的特定列。

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【R语言】根据映射关系来替换数据框中的内容

前面给大家介绍过☞R中的替换函数gsub，还给大家举了一个临床样本分类的具体例子。今天我们接着来分享一下如何根据已有的映射关系来对数据框中的数据进行替换。...例如将数据框中的转录本ID转换成基因名字。我们直接结合这个具体的例子来进行分享。...接下来我们要做的就是将第四列中的注释信息，从转录本ID替换成相应的基因名字。我们给大家分享三种不同的方法。...quote=F,sep="\t",col.names=F,row.names=F) #查看result1的前几行 head(result1) 可以发现第四列的注释信息中，转录本ID已经全部转换成了基因名字...参考资料： ☞R中的替换函数gsub ☞正则表达式 ☞使用R获取DNA的反向互补序列

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maftools癌症体细胞变异(突变)分析工具学习

), long = unique(maf@data$Tumor_Sample_Barcode))# merge() 函数会自动根据指定的列（如 ID 列）将两个数据框的数据进行配对合并...这个比率可以用来评估序列数据的质量，因为在人类基因组中，转换的发生率通常高于颠换。...:这条信息说明原始MAF数据中缺少直接表示变异等位基因频率（Variant Allele Frequency，VAF）的字段（通常标记为 t_vaf），但是找到了代表参考等位基因计数（t_ref_count...）和变异等位基因计数（t_alt_count）的列。...数据解读基因数量：条形的长度表示该类别中涉及的基因数量。图中的黑色条形突出显示了每个类别中的基因数量，有助于快速识别哪些类别含有较多的潜在药物靶点基因。

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如何在 Python 中将分类特征转换为数字特征？

然后，我们将编码器拟合到数据集的“颜色”列，并将该列转换为其编码值。独热编码独热编码是一种将类别转换为数字的方法。...Here is an example: 在此代码中，我们首先从 CSV 文件中读取数据集。然后，我们使用 get_dummies（）函数为 “color” 列中的每个类别创建新的二进制特征。...计数编码计数编码是一种将每个类别替换为其在数据集中出现的次数的技术。...计数编码对于高基数分类特征很有用，因为它减少了通过独热编码创建的列数。它还捕获类别的频率，但对于频率不一定指示类别的顺序或排名的有序分类特征，它可能并不理想。...然后，我们创建 CountEncoder 类的实例，并将“color”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并将列转换为其计数编码值。

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Day4：R语言课程（向量和因子取子集）

查看R的数据结构从数据结构中对数据进行子集化。...1.将数据读入R 无论要执行的R中的具体分析是什么，通常都需要导入数据用于分析。...2.检查数据结构 R有很多基本函数可用于检查数据并对其进行汇总。以测试数据metadata为例。输入变量名metadata，回车来查看数据框; 变量中包含样本信息。...数据框和矩阵变量： `dim()`：返回数据集的维度 `nrow()`：返回数据集中的行数 `ncol()`：返回数据集中的列数 `rownames()`：返回数据集中的行名称 `colnames()`...索引表示一个向量中的元素数目（桶中的隔室编号）。R索引从1开始。编程语言如Fortran，MATLAB和R从1开始计数，符合人类的思维模式。

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为什么独热编码会引起维度诅咒以及避免他的几个办法

独热编码，又称虚拟编码，是一种将分类变量转换为数值向量格式的方法。每个类别在数值向量中都有自己的列或特征，并被转换为0和1的数值向量。为什么独热编码对于有许多类的列是不可行的?...数据集中的“国家/地区”列具有224个唯一特征，如果使用独热编码产生224个维度。在下面可以看到，“国家/地区”列的频率分布非常偏斜，很少有类别具有最高频率。 ?...频率编码频率编码是Kaggle比赛中大量使用的一种技术或技巧。想法是用其计数或频率替换每个类别。 ?...可以使用pandas函数生成“国家/地区”列的频率分布：data ['country'].value_counts（）现在用数据中的频率替换每个类别，例如，美国将被7768取代，俄罗斯将被1161取代...使用此技术的缺点是，如果某些类别具有相同的计数，则模型将对它们进行类似的处理，因此会丢失一些信息。

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gggibbous带你绘制月亮散点图

'、和'.pred_class'列组合，并计算每个组合的计数 df = detectors[, by = ....(detector, kind, `.pred_class`, native), .N] # 对数据再次聚合，按'detector'、'kind'、和'.pred_class'列组合，并计算每个组合的频率和总计数...计算x数据框中每个元素的横坐标，并存储在'x0'列中 x$y0 = out[index]$y + x$`.pred_class` |> as.numeric() # 计算x数据框中每个元素的纵坐标，...并存储在'y0'列中 x$r = out[index]$radius # 将x数据框中每个元素的半径信息存储在'r'列中 return(x) }) packing 数据合并数据可视化 ggplot() + # 添加散点图图层，其中数据来自packing数据框中具有缺失'native'列的行 geom_point( data

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时间序列&日期学习笔记大全（下）

重新采样 resample resample是一个基于时间的groupby方法，可以方便的用于频率转换，重采样功能非常灵活，允许指定许多不同的参数来控制频率转换和重采样操作。...() # 对指定列的group求平均值 r['A'].mean() # 对特定的几列的group求平均值 r[['A', 'B']].mean() # 对特定列的group求和，求平均值，求标准差 r[...'A'].agg([np.sum, np.mean, np.std]) # 对整个数据框按group求和，求均值 r.agg([np.sum, np.mean]) # 对不同列求不同的统计数据 r.agg...({'A': 'sum', 'B': 'std'}) # 对不同列求不同的多个统计数据 r.agg({'A': ['sum', 'std'], 'B': ['mean', 'std']}) 如果索引不方便设置为...18.3 改变周期的频率和时间不同的是，周期频率从年变为月，也是一个数据。

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Pandas profiling 生成报告并部署的一站式解决方案

该Overview包括总体统计的。这包括变量数（数据框的特征或列）、观察数（数据框的行）、缺失单元格、缺失单元格百分比、重复行、重复行百分比和内存中的总大小。...变量报告的这一部分详细分析了数据集的所有变量/列/特征。显示的信息因变量的数据类型而异。数值变量对于数值数据类型特征，可以获得有关不同值、缺失值、最小值-最大值、平均值和负值计数的信息。...直方图选项卡显示变量的频率或数值数据的分布。通用值选项卡基本上是变量的 value_counts，同时显示为计数和百分比频率。...字符串类型值的概览选项卡显示最大-最小中值平均长度、总字符、不同字符、不同类别、唯一和来自数据集的样本。类别选项卡显示直方图，有时显示特征值计数的饼图。该表包含值、计数和百分比频率。...在熊猫分析报告中，可以访问 5 种类型的相关系数：Pearson's r、Spearman's ρ、Kendall's τ、Phik (φk) 和 Cramér's V (φc)。

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一键提升数据挖掘姿势水平，5种高效利用value-counts函数的方法

Pandas 库为此提供了许多有用的函数，value_counts 就是其中之一。此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。...也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。语法 Series.value_counts() 参数 ?...默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 求各个值的相对频率有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。

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5种高效利用value-counts函数的方法，一键提升数据挖掘姿势水平

此函数返回 pandas 数据框中各个项的数量。但在使用 value-counts 函数的大多数时候用到的是默认参数。因此，在这篇短文中，作者介绍了如何通过自定义参数来实现更多的功能。 ?...也就是说，对于数据框中的任何列，value-counts () 方法会返回该列每个项的计数。语法 Series.value_counts() 参数 ?...默认参数值下的 value_counts() 首先在数据集的 Embarked 列上使用 value_counts ()，这样会对该列中出现的每个值进行计数。...如何用 value_counts() 求各个值的相对频率有时候，百分比比单纯计数更能体现数量的相对关系。当 normalize = True 时，返回的对象将包含各个值的相对频率。...如何用 value_counts() 将连续数据放进离散区间这是 value_counts() 所有功能中作者最喜欢的，也是利用最充分的。

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R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

1、R中的数据结构-Array #一维数组 x1 <- 1:5; x2 <- c(1,3,5,7,9) x3 <- array(c(2, 4, 6, 8, 10)) #多维数组 xs <- array...因子因子用来存储类别变量和有序变量，这类变量不能用来计算，只能用来分类或者计数。...#读取学生成绩的数据 data <- read.csv('1.csv', fileEncoding='utf8'); #查看数 data #查看第一列数据 data[, 1] #把第一列数据转换为分类结构...数据框用于存储多行和多列的数据集合。...可以把数据框理解为excel中的列。 ?

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UseGalaxy.cn生信云|零代码使用Tiverse优雅地处理数据集

Dplyr Count the observations count 函数用于统计数据框中各个组的频数，可以对指定变量进行计数，得到每个类别的观测数目，支持根据需要对结果进行排序。...Dplyr Distinct keep unique rows distinct 函数用于去除数据框中的重复观测，仅保留唯一的观测。它可以基于指定的列对数据框进行去重操作，确保每个观测都是唯一的。...Dplyr Select keep or drop columns select 函数用于选择数据框中的特定列，可以保留感兴趣的变量，并且能够根据列名、位置或条件表达式进行灵活的变量选择操作。...Tidyr Pivot Longer from wide pivot_longer 函数用于将宽格式数据转换为长格式数据，能够根据用户指定的列将数据框中的多个列整理成一对 “名-值” 对，便于进一步的分析和处理...Tidyr Pivot Wider from long pivot_wider 函数用于将长格式数据转换为宽格式数据，能够将数据框中的一列分成多个列，根据指定的列名进行展开，使得数据以更直观的宽格式形式呈现

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左手用R右手Python系列10——统计描述与列联分析

数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能，R语言与Python作为优秀的数据分析工具，在数值型数据的描述，类别型变量的交叉分析方面，提供了诸多备选方法。...这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯，按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。...【crosstab】的规则几乎与Excel中的透视表理念很像，可以作为所有的数值型、类别型变量的表述统计、频率统计和交叉列联表统计使用。...透视表中的行字段，通常为类别型字段） columns=None, #列字段（对应Excel透视表中的列字段，通常为类别型字段） values=None...事实上，crosstab似乎同时也能兼容透视表的完整功能，但是奇怪的是透视表提供了数据框名称参数，指定参数时无需声明数据框名称，而且行列字段都可指定列表对象（二维以上，指定多个字段），但是交叉表则没有给出数据框名称向量

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tcR包：T细胞受体和免疫球蛋白数据进行高级分析和可视化（一）

R包使用 install.packages("tcR") #安装R包 library(tcR) #加载一、R包中示例数据 1....该函数输入参数是数据框或数据列表，目标（是有一列是序列和其他附加列的向量或数据框），一列或多列的返回值，比较两个序列(精确匹配用“exact”；用Hamming距离匹配序列用“hamm”(即当H≤1时2...基因usage计算Gene usage computing 使用geneUsage函数评估 tcR的基因usage情况，输入数据框或列表，计算其给定元素（如V genes）的频率或计数。...人类TCR和Ig的V和J基因名存储在.rda文件genesegments.rda中。函数的输出是数据框，第一列表示一个基因，另一列表示频率。...③展示twb第一个数据框中，基因HUMAN_TRBV的频率 vis.gene.usage(imm1.vs, NA, .main = 'twb[[1]] V-usage

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