我有一个Pandas DataFrame,其I和分类值(A、B、C)如下:
ID CAT
1 A
2 C
2 B
3 A
2 A
1 B
1 A
3 B
3 B
实际上,行表示一个时间序列,其中包含is的分类事件记录,因此存在一个时间维度,但实际的日期时间并不重要,只是事件的相对序列。每个in在整个DF中有相同数量的顺序事件。
我想将每个用户的类别值(事件)序列可视化在2D矩阵(如热图)中,其中行表示I,列表示时间步骤,彩色单元格表示类别值,如下所示:
ABA
CBA
ABB
这应该是一个3*3矩阵的彩色瓷砖,而不是字母。第一行是ID 1,它有三个连续事件,依此类推。它在Py
我有以下葡萄酒分类数据:
country, price, colour
USA 10 white
italy 25 red
USA 75 rose
Germany 125 white
我必须根据以下信息在pandas中添加一个新列:
新列名为'Affordability'
如果价格< 50,则为Cheap;如果价格>50,则为expensive;如果价格<100,则为very exp;如果价格>100,则为very exp
我正在处理音乐数据,需要为回归算法编码流派分类,python 3熊猫。如果分类为流派,我想将类别编码为0或1。数据位于pandas数据框中,并且包含重复值。我希望将所有行合并到一个唯一值列表中,然后使用get_dummies对每条记录进行编码。
第一次尝试:
for i in x:
a = genres + list(i)
genres.append(a)
第二次尝试:
x = list of genres (like below)
[j for i in x for j in i]
list(itertools.chain(x))
输入:
第1行= ['hip ho
有几篇关于如何将分类数据编码到Sklearn决策树的文章,但是从Sklearn文档中,我们得到了以下内容
决策树的一些优点是:
(...)
能够处理数字和分类数据。其他技术通常专门用于分析只有一种类型变量的数据集。有关更多信息,请参见算法。
但是运行以下脚本
import pandas as pd
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
data = pd.DataFrame()
data['A'] = ['a','a','b','a']
data
我正在尝试使用分类变量使用来训练模型。
以下是一个原始代码示例,仅用于尝试将分类变量输入到GradientBoostingClassifier中。
from sklearn import datasets
from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier
import pandas
iris = datasets.load_iris()
# Use only data for 2 classes.
X = iris.data[(iris.target==0) | (iris.target==1)]
Y = iris.target[
我试图使用R中的mRMRe包对基因表达数据集进行特征选择。
我的目标变量是一个分类变量,即每个样本都关联到一个类,该类用作目标变量。
但是,通过使用mRMRe包,尝试加载数据时会出现以下错误:
data <- mRMR.data(data = data)
Error in .local(.Object, ...): data columns must be either of numeric, ordered factor or Surv type
Traceback:
1. mRMR.data(data = data)
2. new("mRMRe.Data", ..
二进制单热点(也称为-K之一)编码是为一个分类变量为每个不同的值创建一个二进制列。例如,如果有一个颜色列(分类变量),其值为“红色”、“蓝色”、“黄色”和“未知”,那么二进制人的热编码将颜色列替换为' color =red‘、' color =blue’和‘color=黄色’。我从熊猫数据框架中的数据开始,我想用这些数据来训练一个与科学知识相关的模型。我知道两种方法来做二进制一热编码,其中没有一种让我满意。
Pandas和get_dummies在数据帧的分类列中。就原始数据帧包含所有可用的数据而言,这种方法似乎很好。也就是说,在进行培训、验证和测试集的数据分割之前,您可以先
我的项目我训练了一个BaggingClassifier。由于使用的数据包含分类特征,因此我使用pandas框架(Get_dummies)对其进行编码。在此之后,我训练分类器。
现在我想做一个预测。它返回了这个错误:
ValueError: Number of features of the model must match the input. Model n_features is 12 and input n_features is 6.
我确实理解为什么我会得到这个错误。模型中的必需功能: 12
预测数据集内的给定特征:6
由于编码,在这种情况下,训练数据集扩展到12个特征。我用于预测的
我是Python的新手,正在尝试准备一些数据来训练RandomForest。由于各种原因,我们希望数据是离散的,因此有一些连续变量需要离散化。我在pandas中发现了qcut,它似乎可以做我想做的事情--我可以设置一些存储箱,它会将变量离散到那么多的存储箱中,试图保持每个存储箱中的计数相等。 但是,pandas.qcut的输出是一个间隔列表,而RandomForest -learn中的scikit分类器需要一个字符串。我发现可以使用.astype(str)将间隔转换为字符串。下面是我正在做的一个快速示例: import pandas as pd
from random import samp