前言我们上篇文章简单的介绍了如何获取行和列的数据，今天我们一起来看看两个如何结合起来用。获取指定行和指定列的数据我们依然使用之前的数据。...我们先看看如何通过切片的方法获取指定列的所有行的数据info = df.loc[:, ["2021年", "2017年"]]我们注意到，行的位置我们使用类似python中的切片语法。...我们试试看如何将最后一列也包含进来。info = df.iloc[:, [1, 4, -1]]可以看到也获取到了，但是值得注意的是，如果我们使用了-1，那么就不能用loc而是要用iloc。...如果要使用索引的方式，要使用下面这段代码df.iloc[2, 2]是不是很简单，接下来我们再看看如何获取多行多列。为了更好的的演示，咱们这次指定索引列df = pd.read_excel(".....通常是建议这样获取的，因为从代码的可读性上更容易知道我们获取的是哪一行哪一列。当然我们也可以通过索引和切片的方式获取，只是可读性上没有这么好。
一、前言 前几天在Python白银交流群【星辰】问了一个pandas处理Excel数据的问题，提问截图如下： 下图是他的原始代码截图： 二、实现过程 其实他这个代码，已经算实现了，如果分别进行定义的话...，每一列做一个变量接收，也是可以实现效果的，速度上虽然慢一些，但是确实可行。...for i in range(1, 4): df[f'min{i}'] = df[['标准数据', f'测试{i}']].min(axis=1) print(df) 看上去确实是实现了多列比较的效果...当然这里取巧了，使用了字符串格式化。 三、总结 大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【星辰】提问，感谢【dcpeng】给出的思路和代码解析，感谢【Jun】、【瑜亮老师】等人参与学习交流。
get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。...drop_first : bool, default False 获得k中的k-1个类别值，去除第一个 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} 例子： import pandas as pd df =...上述执行完以后再打印df 出来的还是get_dummies 前的图，因为你没有写 df = pd.get_dummies(df) 可以对指定列进行get_dummies pd.get_dummies(df.color...将指定列进行get_dummies 后合并到元数据中 df = df.join(pd.get_dummies(df.color)) ?
简介 使用Pandas的pivot方法可以将DF进行旋转变换，本文将会详细讲解pivot的秘密。...使用Pivot pivot用来重组DF，使用指定的index，columns和values来对现有的DF进行重构。...并放置在新的两个列：variable和value中。 上面例子中我们指定了两列first和last，这两列是不变的，height和weight被变换成为行数据。...margins=True会添加一个All列，表示对所有的列进行聚合： In [69]: df.pivot_table(index=['A', 'B'], columns='C', margins=True...get_dummies可以将DF中的一列转换成为k列的0和1组合： df = pd.DataFrame({'key': list('bbacab'), 'data1': range(6)}) df
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。...检查列的内容有一个好方法，就是使用 pandas Series（Series 是 DataFrame 中单列对应的数据类型）的 value_counts 函数，以显示唯一值及其出现次数： 1print(...输出： Male 21790 Female 10771 Name: gender, dtype: int64 用 pandas 编码数据有一种非常简单的方法，就是使用 get_dummies...get_dummies 函数自动变换所有具有对象类型（比如字符串）的列或所有分类的列。...对于其他情况（比如五星评分），哪种编码更好取决于具体的任务和数据，以及使用哪种机器学习算法。 pandas 的 get_dummies 函数将所有数字看作是连续的，不会为其创建虚拟变量。
已经有很多人在 stackoverflow 和 sklearn 的 github issue 上讨论过这个问题，但目前为止的 sklearn 版本仍没有增加OneHotEncoder对字符串型类别变量的支持...正因为LabelEncoder和LabelBinarizer设计为只支持 1-D array，也使得它无法像上面 OneHotEncoder 那样批量接受多列输入，也就是说LabelEncoder()....---- 另一种解决方案 其实如果我们跳出 scikit-learn， 在 pandas 中可以很好地解决这个问题，用 pandas 自带的get_dummies函数即可 get_dummies的优势在于...: 本身就是 pandas 的模块，所以对 DataFrame 类型兼容很好 不管你列是数值型还是字符串型，都可以进行二值化编码 能够根据指令，自动生成二值化编码后的变量名 这么看来，我们找到最完美的解决方案了...更重要的一点 get_dummies不像 sklearn 的transformer一样，有transform方法，所以一旦测试集中出现了训练集未曾出现过的特征取值，简单地对测试集、训练集都用get_dummies
cut()函数与get_dummies()函数的混合使用 1....数据清洗 1.1 空值和缺失值的处理 空值一般表示数据未知、不适用或将在以后添加数据。缺失值是指数据集中某个或某些属性的值是不完整的。 ...一般空值使用None表示，缺失值使用NaN表示 1.1.1 使用isnull()和notnull()函数 可以判断数据集中是否存在空值和缺失值 1.1.1.1 isnull()语法格式： pandas...注意：使用combine_first()方法合并两个DataFrame对象时，必须确保它们的行索引和列索引有重叠的部分 3....数据重塑 3.1 重塑层次化索引 Pandas中重塑层次化索引的操作主要是 stack()方法和 unstack()方法，前者是将数据的列“旋转”为行，后者是将数据的行“旋转”为列。
本文将主要介绍一些处理这种类别型特征的方法，分别来自 pandas 和 sklearn 两个常用的 python 库给出的解决方法，这些方法也并非是处理这类特征的唯一答案，通常都需要具体问题具体分析。...这里介绍一个新的数据分析库--pandas_profiling，这个库可以帮我们先对数据集做一个数据分析报告，报告的内容包括说明数据集包含的列数量、样本数量，每列的缺失值数量，每列之间的相关性等等。...安装方法也很简单： pip install pandas_profiling 使用方法也很简单，用 pandas读取数据后，直接输入下列代码： df.profile_report() 显示的结果如下，概览如下所示...Pandas 的 get_dummies 首先介绍第一种--Pandas 的 get_dummies，这个方法使用非常简单了： ?...，那么如果直接用 pandas 的get_dummies方法，会导致训练集和测试集的特征维度不一致了。
本文将介绍Pandas的一些高级用法，帮助你更有效地进行数据清洗和预处理。1. 数据清洗数据清洗是指处理缺失值、异常值和重复值等问题，使数据集变得更加干净和可靠。...记得根据实际情况选择合适的方法，以保证数据质量和模型效果。3. 多列操作与函数应用Pandas提供了强大的方法来对多列进行操作，并能够轻松地应用自定义函数。...下面是一些相关技术：多列操作# 添加新列df['New_Column'] = df['A'] + df['B']# 对多列进行统计计算df['Sum'] = df[['A', 'B']].sum(axis...并行处理对于大规模数据集，Pandas提供了并行处理的功能，可以加速数据处理过程：# 创建示例数据集data = {'A': np.random.randn(1000), 'B': np.random.randn...总结总的来说，本文介绍了Pandas库的一系列高级用法，涵盖了数据清洗与预处理、多列操作与函数应用、数据合并与拼接、数据分组与聚合、数据透视表与交叉表、缺失值处理的高级技巧、文本数据处理、数据可视化、并行处理
标签处理 特征处理 scikit-learn 特征处理 scikit LabelEncoder scikit DictVectorizer scikit OneHotEncoder pandas...get_dummies 标准化 归一化 Standardization and Min-Max scaling plot 离散值处理 关于特征值离散化的相关内容下面直接进行举例，主要是标签处理、特征处理和...get_dummies Pandas库中同样有类似的操作，使用get_dummies也可以得到相应的特征 import pandas as pd df = pd.DataFrame([...get_dummies 将会得到新的列: pd.get_dummies(df) 标准化与归一化 标准化 同样我们都需要对原始数据进行处理，少不了的就是 standardization (或者叫做...类标签（1、2、3）列在第一列中，列2-14对应13个不同的属性（特征）： Alcohol Malic acid from sklearn.datasets import load_wine wine
额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot的方式 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，...额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot的方式 1 Ordinal Encoding 序数编码 专栏 | 基于 Jupyter 的特征工程手册...Dummy特征也是一样，只是少了一列，因为第N列可以看做是前N-1列的线性组合。但是在离散特征的特征值过多的时候不宜使用，因为会导致生成特征的数量太多且过于稀疏。...Helmert、 Sum、 Backward Difference、 Polynomial 在机器学习问题里的效果往往不是很好(过拟合的原因) 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot...前： get_dummies 后： 上述执行完以后再打印df 出来的还是get_dummies 前的图，因为你没有写 df = pd.get_dummies(df) 可以对指定列进行get_dummies
`pandas....``get_dummies`(*data*, *prefix=None*, *prefix_sep='_'*, *dummy_na=False*, *columns=None*, *sparse=False...*, *drop_first=False*, *dtype=None*)[[source]](http://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.24.2/pandas...#pandas.get_dummies "Permalink to this definition") 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...*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
虚拟变量(dummy variables) 虚拟变量，也叫哑变量和离散特征编码，可用来表示分类变量、非数量因素可能产生的影响。...pandas.get_dummies 例如：颜色(Red,Blue,Green) 处理函数： get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=...False,columns=None,drop_first=False) ① data 要处理的DataFrame ② prefix 列名的前缀，在多个列有相同的离散项时候使用 ③ prefix_sep...前缀和离散值的分隔符，默认为下划线，默认即可 ④ dummy_na 是否把NA值，作为一个离散值进行处理，默认为不处理 ⑤ columns 要处理的列名，如果不指定该列，那么默认处理所有列 ⑥ drop_first...是否从备选项中删除第一个，建模的时候为避免共线性使用 # -*- coding: utf-8 -*- import pandas data = pandas.read_csv( 'D:\\PDA
此前我们讲解了用OpenRefine搞定数据清洗，本文进一步探讨用pandas和NumPy插补缺失数据并将数据规范化、标准化。...如果想使用这个数据集，我们有两个选择：忽略缺失的数据，或者用一些值替代。 1. 准备 要实践本技巧，你要先装好pandas模块。 2. 怎么做 csv_read DataFrame可供使用。...准备 要实践本技巧，你要先装好pandas和NumPy模块。 2....可轻松处理大型数组和矩阵，还提供了极其丰富的函数操作数据。想了解更多，可访问： http://www.numpy.org .digitize(...)方法对指定列中的每个值，都返回所属的容器索引。....get_dummies(...)方法的完整参数列表，参见： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.get_dummies.html
例如，可以分别为类别为“红色”、“绿色”和“蓝色”的分类特征（如“颜色”）分配值 0、1 和 2。 标签编码易于实现且内存高效，只需一列即可存储编码值。...要在 Python 中实现独热编码，我们可以使用 pandas 库中的 get_dummies（） 函数。...下面是一个示例： To implement one-hot encoding in Python, we can use the get_dummies() function from the pandas...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。 二进制编码 二进制编码是一种将分类特征转换为二进制表示的技术。...然后，我们创建 TargetEncoder 类的实例，并将“颜色”列指定为要编码的列。我们将编码器拟合到数据集，并使用目标变量作为目标将列转换为其目标编码值。
并行计算部分 沿用微软的写法，System.Threading.Tasks.::.Parallel类，提供对并行循环和区域的支持。...三、并行循环中为数组/集合添加项 上面的应用场景其实并不是非常多见，毕竟只是为了遍历一个数组内的资源，我们更多的时候是为了遍历资源，找到我们所需要的。那么请继续看。...五、PLinq（Linq的并行计算） 上面介绍完了For和ForEach的并行计算盛宴，微软也没忘记在Linq中加入并行计算。下面介绍Linq中的并行计算。...ForAll() 多线程枚举方法，与循环访问查询结果不同，它允许在不首先合并回到使用者线程的情况下并行处理结果。...本打算并行循环和多线程一起写的，但是没想到一个并行计算就写了这么多，多线程只能留待下次了。 OK,谢谢观赏！
要创建虚拟变量，可以使用 scikit-learn：OneHotEncoder pandas：get_dummies import pandas as pd music_df = pd.read_csv...可以不用拼接，直接使用get_dummies即可: music_dummies = pd.get_dummies(music_df, drop_first=True) print(music_dummies.columns...import pandas as pd # 创建示例数据框 data = { 'Color': ['Red', 'Blue', 'Green', 'Blue', 'Red', 'Green',...下面的代码是把分类型的列和数值型的列分开处理，分类型数据的插补策略是用出现频率最高的值来填充缺失值，数值型数据的插补策略是用该列的平均值来填充缺失值。 分开插补后又合并在了一起。...很多模型使用了点与点之间的距离 如果特征的数据范围不同，会不成比例的影响模型 KNN在预测时就明确使用了距离。 所以我们希望每个特征都在相同的尺度上。（数值范围差不多） 怎么标准化?
#导入pandas库 import pandas as pd #OneHotEncoder用来将数值型类别变量转换为0-1的标志性变量 #LabelEncoder用来将字符串型变量转换为数值型变量 from...male high 1 1 246852 Female low 2 2 447902 Female middle 3 #拆分id和数据列...id_data=df[['id']] #获得id列 raw_convert_data=df.iloc[:,1:] #指定要转换的列 print(raw_convert_data) sex...246852 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 1.0 0.0 2 447902 1.0 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 1.0 # 使用...pandas的get_dummies做标志转换 df_new3 = pd.get_dummies(raw_convert_data) df_all2 = pd.concat((id_data, pd.DataFrame
而在以前我撰写的一些文章中，为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码，搭建数据分析工作流的实用API，再加上下面要介绍的pipe()，我们就可以将任意pandas...2 在pandas中灵活利用pipe() pipe()顾名思义，就是专门用于对Series和DataFrame操作进行流水线（pipeline）改造的API，其作用是将嵌套的函数调用过程改造为链式过程...具体来说pipe()有两种使用方式，第一种方式下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的键值对方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对泰坦尼克数据集进行一些基础的特征工程处理...'' 自编示例函数 ''' data = ( pd # 对指定列生成哑变量 .get_dummies(data, # 先删除data...第二种使用方式适合目标Series和DataFrame不为传入函数第一个参数的情况，譬如下面的例子中我们假设目标输入数据为第二个参数data2，则pipe()的第一个参数应以(函数名, '参数名称')的格式传入
图1 而在以前我撰写的一些文章中，为大家介绍过pandas中的eval()和query()这两个帮助我们链式书写代码，搭建数据分析工作流的实用API，再加上下面要介绍的pipe()，我们就可以将任意pandas...2 在pandas中灵活利用pipe() pipe()顾名思义，就是专门用于对Series和DataFrame操作进行流水线（pipeline）改造的API，其作用是将嵌套的函数调用过程改造为「链式」过程...具体来说pipe()有两种使用方式，「第一种方式」下，传入函数对应的第一个位置上的参数必须是目标Series或DataFrame，其他相关的参数使用常规的「键值对」方式传入即可，就像下面的例子一样，我们自编函数对...dummy_columns): ''' 自编示例函数 ''' data = ( pd # 对指定列生成哑变量 .get_dummies...「第二种使用方式」适合目标Series和DataFrame不为传入函数第一个参数的情况，譬如下面的例子中我们假设目标输入数据为第二个参数data2，则pipe()的第一个参数应以(函数名, '参数名称'
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
