，所以该方法返回一个由布尔值组成的Series对象，它的行索引保持不变，数据则变为标记的布尔值 强调注意： （1）只有数据表中两个条目间所有列的内容都相等时，duplicated()方法才会判断为重复值...2.4.1 combine_first()方法 上述方法中只有一个参数 other，该参数用于接收填充缺失值的 DataFrame对象。 ...3.2 轴向旋转 在 Pandas中pivot()方法提供了这样的功能，它会根据给定的行或列索引重新组织一个 DataFrame对象。 ...columns：用于创建新 DataFrame对象的列索引 values：用于填充新 DataFrame对象中的值。 4....','青年','中年','中老年','老年']) 4.3 哑变量处理类别型数据 在Pandas中，可以使用get_dummies()函数对类别特征进行哑变量处理. 4.3.1 get_dummies
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。...，看右上角可以选择有 5 项内容，下面是概览的内容，主要展示数据集的样本数量，特征数量（列的数量）、占用内存、每列的数据类型统计、缺失值情况等： ?...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： ?...此外，采用 OneHotEncoder 的一个好处就是可以指定特征的维度，这种情况适用于，如果训练集和测试集的某个特征的取值数量不同的情况，比如训练集的样本包含这个特征的所有可能的取值，但测试集的样本缺少了其中一种可能...，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。
get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。...转换后，列名的前缀 columns : list-like, default None 指定需要实现类别转换的列名 dummy_na : bool, default False 增加一列表示空缺值，...如果False就忽略空缺值 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，...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)) ?
, 'female' => 2.0, 未知 => -1.0, 缺失值 => -2.0 # （事实上，测试集中完全有可能出现未知与缺失情况） # 在我们的例子中, Sex这一变量中的'other' 类别从未在训练集中出现过...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。...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。...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...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
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...，无论 LabelEncoder() 还是 LabelBinarizer()，他们在 sklearn 中的设计初衷，都是为了解决标签 y 的离散化，而非输入 X， 所以他们的输入被限定为 1-D array...---- 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...一样可以输入到pipeline中 进行流程化地机器学习过程。
提升模型精度：如果我们选用的距离度量为欧式距离，如果数据预先没有经过归一化，那么那些绝对值大的features在欧式距离计算的时候起了决定性作用。...的两侧 特征编码 我们拿到的数据通常比较脏乱，特征变量除了数值外可能还会包括带有各种非数字特殊符号等特征值，比如中文。...没有扩维，多用于标签列的编码（如果用于特征的编码，那编码后还要用get_dummies或OneHotEncoder进行再编码，才能实现扩维）。...其中系数C也是超参数，需要人工输入，用于调整经验风险部分和结构风险部分的权重，C越大，经验风险部分权重越大，反之结构风险部分权重越大。...此处有两点需要注意： 其一：该指标和训练集上整体准确率不同，该指标是交叉验证时验证集准确率的平均值，而不是所有数据的准确率； 其二：该指标是网格搜索在进行参数挑选时的参照依据。
此技术适用于表示名义分类特征，并允许在类别之间轻松比较。但是，如果有很多类别，它可能需要大量内存并且速度很慢。...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...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。...例如，我们可以将值 0、1 和 2 分配给名为“颜色”的特征的类别，然后将它们转换为二进制表示：0 变为 00，1 变为 01，2 变为 10。该技术结合了标签编码和独热编码的优点。
np.nan 是 pandas 中常见空值，使用 dropna 过滤空值，axis 0 表示按照行，1 表示按列，how 默认为 any ，意思是只要有一个 nan 就过滤某行或某列，all 所有都为...使用函数 fillna: # 使用a列平均数填充列的空值，inplace true表示就地填充 df["a"].fillna(df["a"].mean(), inplace=True) 技能5：修复不合适值...(['Names'], keep='last') 技能7：apply 元素级：去掉特殊字符 某列单元格含有特殊字符，如标点符号，使用元素级操作方法 apply 干掉它们： import string...某列取值只可能为有限个枚举值，往往需要转为数值，使用get_dummies，或自己定义函数： pd.get_dummies(df['a']) 自定义函数，结合 apply: def c2n(x):...中的实现。
读取数据 1import pandas as pd 2# 文件中没有包含列名称的表头，因此我们传入header=None 3# 然后在"names"中显式地提供列名称 4data = pd.read_csv...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(...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。...注意要把目标变量分离出来（本来 imcome 是一列的，现在经过虚拟变量处理以后变成了两列）。同时，注意：pandas 中的列索引是包括范围的结尾的，Numpy 的切片是不包括范围的结尾的。...在大多数现实情况下，使用特征选择不太可能大幅提升性能，但它仍是特征工程工具箱中一个非常有价值的工具。
axis参数进行行或列的空值判断，默认为axis=0也就是判断每一列中是否存在空值，axis=1时用于判断行。...当数据集中出现某一列数据全都为缺失值，或者缺失值的占比很大并且业务上允许删除该属性列的时候。通常大于60%，可以考虑直接删除整列，如以下代码所示。...0代表行，1代表列 df = df.dropna(axis=0) print(df) del方法和dropna()函数在删除列区别在于，del删除指定列，dropna删除含有缺失值的所有列。...在很多情况下都会用0来填充缺失值，比如对于一列表示婚龄的数据，若有很多缺失值，可以认为没有数据的是因为未结婚的人群无法选择一样，此时就可以用0来表示没结婚的人群的婚龄。...Pandas中的fillna()函数提供了填充缺失值的方法，该方法中不仅可以填充数值数据，也可以进行字符串的填充，如以下代码所示。
如果了解Excel中的一些快捷键，特别是方便经常操作任务的快捷键，将会极大地提高我们使用Excel的效率。这里，介绍用于方便操作行和列的6个快捷键。...通常，我们会选择要插入列或行的位置，然后单击功能区“开始”选项卡中的“插入——插入工作表行”或“插入——插入工作表列”命令，或者单击鼠标右键，在快捷菜单中选择“插入”命令，在弹出的对话框中选取相应的插入操作命令...无论何种操作，都需要好几步，其实可以使用组合键来完成插入新列或新行的操作。 插入新列 按Alt+i+c组合键，将在当前列的左侧添加新列。其中，“i”代表插入，“c”代表列。...其中，“i”代表插入，“r”代表行。 插入是Excel中最常用的操作之一，然而选择整个数据列或该列中的一部分数据，也是常见操作。...通常，我们会使用鼠标选择某列的起始单元格，按住鼠标左键并向下浏览，选择整列或该列的一部分。也可以在选择顶部或左侧单元格后，按住Shift键，再向下或向右选择至指定的单元格。
在SAS PROC CONTENTS的输出中，通常会发现同样的信息。 ? ? 检查 pandas有用于检查数据值的方法。DataFrame的.head()方法默认显示前5行。....5 rows × 27 columns OBS=n在SAS中确定用于输入的观察数。 PROC PRINT的输出在此处不显示。 下面的单元格显示的是范围按列的输出。...默认情况下，.dropna()方法删除其中找到任何空值的整个行或列。 ? ? .dropna()方法也适用于列轴。axis = 1和axis = "columns"是等价的。 ? ?...正如你可以从上面的单元格中的示例看到的，.fillna()函数应用于所有的DataFrame单元格。我们可能不希望将df["col2"]中的缺失值值替换为零，因为它们是字符串。...该方法应用于使用.loc方法的目标列列表。第05章–了解索引中讨论了.loc方法的详细信息。 ? ? 基于df["col6"]的平均值的填补方法如下所示。.
主要功能和特点如下: 读取、修改、写入Excel文件,支持格式如xlsx、xlsm等 支持 Excel 2003 以上格式 可以很方便地遍历工作表中的行和列 获取单元格对象后,可以修改单元格的值、样式、...格式等 支持公式、图表、样式、筛选等功能 可以将Excel数据转换为Python中的字典或列表 支持 Pandas 的 DataFrame与Excel文件互相转换 支持数据验证、工作表保护、条件格式设置等高级功能...():合并单元格 单元格操作 cell.value:获取或设置单元格的值 cell.row:单元格的行号 cell.column:单元格的列号 cell.data_type:单元格数据类型 cell.font...:以生成器方式返回所有列 ws.values:以嵌套列表方式返回所有值 ws.formula:读取单元格公式 openpyxl方法示例 工作簿操作 创建工作簿: wb = openpyxl.Workbook...修改单元格 遍历工作表 获取最大行列信息 保存修改后的Excel openpyxl 在Excel中创建简单工作簿和工作表的示例: import openpyxl # 创建新的工作簿 wb = openpyxl.Workbook
在这里，我们以正确的顺序成功地将该列转换为标签编码的列。 用于独热编码的get_dummies() 获取虚拟变量是pandas中的一项功能，可帮助将分类变量转换为独热变量。...独热编码方法是将类别自变量转换为多个二进制列，其中1表示属于该类别的观察结果。 独热编码被明确地用于没有自然顺序的类别变量。示例：Item_Type。...在此，每个新的二进制列的值1表示该子类别在原始Outlet_Type列中的存在。 用于分箱的cut() 和qcut() 分箱是一种将连续变量的值组合到n个箱中的技术。...这将保留有关分布值的信息。我们将频率归一化，从而得到唯一值的和为1。 在这里，在Big Mart Sales数据中，我们将对Item_Type变量使用频率编码，该变量具有16个唯一的类别。...这就是我们如何创建多个列的方式。在执行这种类型的特征工程时要小心，因为在使用目标变量创建新特征时，模型可能会出现偏差。
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。...① 离散特征的取值之间有大小的意义 例如：尺寸(L、XL、XXL) 离散特征的取值有大小意义的处理函数map pandas.Series.map(dict) 参数 dict:映射的字典 ② 离散特征的取值之间没有大小的意义...pandas.get_dummies 例如：颜色(Red,Blue,Green) 处理函数： get_dummies(data,prefix=None,prefix_sep="_",dummy_na=...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
指定字符集类型，即编码，通常指定为’utf-8’ 1.1.3 读取Excel文件 Excel文件（Excel 2007及以上版本的扩展名为.xlsx）是日常工作中经常使用的，该文件主要以工作表存储数据，工作表中包含排列成行和列的单元格...2.1.2 删除缺失值 pandas中提供了删除缺失值的方法dropna()，dropna()方法用于删除缺失值所在的一行或一列数据，并返回一个删除缺失值后的新对象。...箱形图能直观地反映出一组数据的分散情况，一旦图中出现离群点（远离大多数值的点），就认为该离群点可能为异常值。...，其中’inner’表示内连接，即合并结果为多个对象重叠部分的索引及数据，没有数据的位置填充为NaN；'outer’表示外连接，即合并结果为多个对象各自的索引及数据，没有数据的位置填充为NaN。...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并
） # 通过Cell对象的value属性获取单元格中的值 value = sheet.cell(row, col).value # 对除首行外的其他行进行数据格式化处理...- 1)print(last_cell_type)# 获取第一行的值（列表）print(sheet.row_values(0))# 获取指定行指定列范围的数据（列表）# 第一个参数代表行索引，第二个和第三个参数代表列的开始...要设置单元格样式需要首先创建一个XFStyle对象，再通过该对象的属性对字体、对齐方式、边框等进行设定，例如在上面的例子中，如果希望将表头单元格的背景色修改为黄色，可以按照如下的方式进行操作。...当然，如果要对表格数据进行处理，使用Python数据分析神器之一的pandas库可能更为方便。...index=False参数用于告诉pandas在保存时不包括行索引，从而使生成的Excel文件更加整洁。
文档位于： http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.fillna.html 在我们的处理过程中，我们假设每个邮编可能会有不同的均价...探索模型中变量之间的相互作用时也建议这么处理。 计算机是有限制的：整型值是有上限的（尽管目前在64位机器上这不是个问题），浮点型的精确度也有上限。 数据规范化是让所有的值落在0到1的范围内（闭区间）。...准备 要实践本技巧，你要先装好pandas模块。 其他没有什么要准备的了。 2....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。第一个参数是要分级的列，第二个参数是容器的数组。...准备 要实践本技巧，你要先装好pandas模块。 其他没有什么要准备的了。 2.
实际上，根据UsedRange的意思，我们就可以明白，该属性代表工作表中已使用的区域，不仅包括可以看到内容的单元格，而且不包括应用了格式、添加批注或其他一些修改的单元格。...使用UsedRange属性，可以方便地找到工作表中已使用的第一行、第一列、最后一行和最后一列，统计已使用区域的行列数以用于循环处理，等等。...即使它们定义了UsedRange属性返回的区域的边界，左上角和右下角单元格也可能实际上不包含任何值。...应用6：用于循环计数 假设工作表中仅在列A中包含数字数据，可以使用下面的程序将总数存储在列B（第2列）中： Sub EnterTotal() Dim firstRow As Long Dim...，如果在数据区域外，还有没有输入数据但应用了格式的单元格，此时的工作表已使用区域将扩大至该单元格所在的行列范围，此时需要一些额外的处理。
如果您不熟悉 Pandas，您可能需要先阅读 10 Minutes的官方文档，以熟悉该库。...在 Pandas 中，索引可以设置为一个（或多个）唯一值，这就像在工作表中有一列用作行标识符一样。与大多数电子表格不同，这些索引值实际上可用于引用行。...利用值构造一个数据框DataFrame 在Excel电子表格中，值可以直接输入到单元格中。...pandas 可以创建 Excel 文件、CSV 或许多其他格式。 数据操作 1. 列操作 在电子表格中，公式通常在单个单元格中创建，然后拖入其他单元格以计算其他列的公式。...给定电子表格 A 列和 B 列中的 date1 和 date2，您可能有以下公式： 等效的Pandas操作如下所示。
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