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图解Pandas数据分类

图解Pandas中的数据分类 本文中介绍的是Categorical类型,主要实现的数据分类问题,用于承载基于整数的类别展示或编码的数据,帮助使用者获得更好的性能和内存使用。...背景:统计重复值 在一个Series数据中经常会出现重复值,我们需要提取这些不同的值并且分别计算它们的频数: import numpy as np import pandas as pd data =...1 7 0 dtype: int64 # dim使用维度表 dim = pd.Series(["语文","数学"]) dim 0 语文 1 数学 dtype: object 如何0...0 语文 1 数学 3 数学 6 语文 7 语文 dtype: category Categories (2, object): ['数学', '语文'] 创建虚拟变量 分类数据转成虚拟变量...category Categories (4, object): ['col1', 'col2', 'col3', 'col4'] pd.get_dummies(data4) # get_dummies:一维的分类数据转换成一个包含虚拟变量的

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学习用Pandas处理分类数据

作者:耿远昊,Datawhale成员,华东师范大学 分类数据(categorical data)是按照现象的某种属性对其进行分类或分组而得到的反映事物类型的数据,又称定类数据。...今天,我们来学习下,Pandas如何处理分类数据。主要围绕以下几个方面展开: ?...首先,读入数据: import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('data/table.csv') df.head() 一、category...【问题二】 利用concat方法两个序列纵向拼接,它的结果一定是分类变量吗?什么情况下不是? ?...练习 【练习一】 现继续使用第四章中的地震数据集,请解决以下问题: (a)现在深度分为七个等级:[0,5,10,15,20,30,50,np.inf],请以深度等级Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ,Ⅶ为索引并按照由浅到深的顺序进行排序

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pandas 分类数据处理大全(附代码)

继续更新pandas数据清洗,历史文章: pandas 文本处理大全(附代码) pandas 缺失数据处理大全(附代码) pandas 重复数据处理大全(附代码) 感兴趣可以关注这个话题pandas数据清洗...所有数据和代码可在我的GitHub获取: https://github.com/xiaoyusmd/PythonDataScience ---- category是pandas的一种分类的定类数据类型。...和文本数据.str.一样,它也有访问器功能.cat.。 本文介绍: 什么是分类数据分类数据cat的处理方法 为什么要使用分类数据?...在计算机语言里,我们通常会用数字来表示,比如用1代表男,0代表女,但是0和1之间并没有大小关系,pandas中用category来表示分类数据。...在合并中,为了保存分类类型,两个category类型必须是完全相同的。 这个与pandas中的其他数据类型略有不同,例如所有float64列都具有相同的数据类型,就没有什么区分。

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如何Pandas数据换为Excel文件

数据导出到Excel文件通常是任何用户阅读和解释一组数据的最优先和最方便的方式。...Pandas DataFrame转换为Excel的步骤 按照下面的步骤来学习如何Pandas数据框架写入Excel文件。...第一步:安装pandas和openpyxl 由于你需要导出pandas数据框架,显然你必须已经安装了pandas包。如果没有,请运行下面的pip命令,在你的电脑上安装Pandas python包。...(在我们的例子中,我们输出的excel文件命名为 "转换为excel.xlsx") # creating excel writer object writer = pd.ExcelWriter('converted-to-excel.xlsx...提示 你不仅仅局限于控制excel文件的名称,而是python数据框架导出到Excel文件中,而且在pandas包中还有很多可供定制的功能。

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Pandas列表(List)转换为数据框(Dataframe)

第一种:两个不同列表转换成为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[1,2,3,4]#列表a b=[5,6,7,8]#列表b c={"a" : a,..."b" : b}#列表a,b转换成字典 data=DataFrame(c)#字典转换成为数据框 print(data) 输出的结果为 a b 0 1 5 1 2 6 2 3 7 3...4 8 第二种:包含不同子列表的列表转换为数据框 from pandas.core.frame import DataFrame a=[[1,2,3,4],[5,6,7,8]]#包含两个不同的子列表...5,6,7,8] data=DataFrame(a)#这时候是以行为标准写入的 print(data) 输出结果: 0 1 2 3 0 1 2 3 4 1 5 6 7 8 data=data.T#置之后得到想要的结果...列表(List)转换为数据框(Dataframe)的文章就介绍到这了,更多相关Pandas 列表转换为数据框内容请搜索ZaLou.Cn以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持ZaLou.Cn

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利用 Pandas 进行分类数据编码的十种方式

最近在知乎上看到这样一个问题 题主表示pandas用起来很乱,事实真的如此吗?本文就将先如何利用pandas来行数据转换/编码的十种方案,最后再回答这个问题。...其实这个操作在机器学习中十分常见,很多算法都需要我们对分类特征进行转换(编码),即根据某一列的值,新增(修改)一列。...例如新增一列,性别男、女分别标记为0、1 使用 replace 首先介绍replace,但要注意的是,上面说过的自定义函数相关方法依旧是可行的 df6 = df.copy() df6['Sex_Label...Course Name_Label'] = value.cat.codes 使用 sklearn 同数值型一样,这种机器学习中的经典操作,sklearn一定有办法,使用LabelEncoder可以对分类数据进行编码...数据编码的方法就分享完毕,代码拿走修改变量名就能用,关于这个问题如果你有更多的方法,可以在评论区进行留言~ 现在回到文章开头的问题,如果你觉得pandas用起来很乱,说明你可能还未对pandas有一个全面且彻底的了解

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pandas 变量类型转换的 6 种方法

pandas中select_dtype函数可以特征变量进行快速分类,具体用法如下: DataFrame.select_dtypes(include=None, exclude=None) include...转换数据类型比较通用的方法可以用astype进行转换。 pandas中有种非常便利的方法to_numeric()可以将其它数据类型转换为数值类型。...(s) # 默认float64类型 pd.to_numeric(s, downcast='signed') # 转换为整型 4、转换字符类型 数字字符类型非常简单,可以简单的使用str直接转换。...a = '[1,2,3]' type(a) >> str eval(a) >> [1, 2, 3] 5、转换时间类型 使用to_datetime函数数据换为日期类型,用法如下: pandas.to_datetime...默认情况下,convert_dtypes尝试Series或DataFrame中的每个Series转换为支持的dtypes,它可以对Series和DataFrame都直接使用。

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读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

作者:Tom Waterman 编译:李诗萌、魔王 本文自:机器之心 2020 年 1 月 9 日 Pandas 1.0.0rc 版本面世,Facebook 数据科学家 Tom Waterman 撰文概述了其新功能...不过,Pandas 推荐用户合理使用这些数据类型,在未来的版本中也改善特定类型运算的性能,比如正则表达式匹配(Regex Match)。...默认情况下,Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...Bug 修复 新版本还修复了大量 bug,提高了数据分析的可信度。 此前,在遇到分类数据以外的值时,fillna() 会引发 ValueError。...另外,在分类数据换为整数时,也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值,其输出往往是错误的。因此,新版 Pandas 修复了这个 bug。

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3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

在本文中,演示一些不常见,但是却非常有用的 Pandas 函数。 创建一个示例 DataFrame 。...1、To_period 在 Pandas 中,操 to_period 函数允许日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期,例如日、周、月、季度等。...但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下,我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组,然后应用 cumsum 函数。...3、Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。例如在我们的 DataFrame 中,”分类“列具有 4 个不同值的分类变量:A、B、C、D。...int64 Pandas 还有一个“Category”数据类型,它比object数据类型消耗更少的内存。

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【Mark一下】46个常用 Pandas 方法速查表

本篇文章总结了常用的46个Pandas数据工作方法,包括创建数据对象、查看数据信息、数据切片和切块、数据筛选和过滤、数据预处理操作、数据合并和匹配、数据分类汇总以及map、apply和agg高级函数的使用方法...本节功能具体如表5所示: 表5 Pandas常用预处理方法 方法用途示例示例说明T数据框,行和列转换In: print(data2.T) Out: 0 1 2 col1 2...col2 object col3 int32 dtype: objectcol3换为int型rename更新列名In: print(data2.rename(columns=...和data2关联,设置关联后的列名前缀分别为d1和d2 7 数据分类汇总 数据分类汇与Excel中的概念和功能类似。...具体实现如表7所示: 表7 Pandas常用数据分类汇总方法 方法用途示例示例说明groupby按指定的列做分类汇总In: print(data2.groupby(['col2'])['col1'].

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南(十七)

这样的字符串变量转换为分类变量节省一些内存,参见这里。 变量的词法顺序与逻辑顺序(“one”、“two”、“three”)不同。...也可以数据写入Stata格式文件并从中读取数据。请参见这里以获取示例和注意事项。 写入 CSV 文件转换数据,有效地删除有关分类(类别和排序)的任何信息。...,可以在构建过程中或之后DataFrame中的所有列批量转换为分类。...也可以数据写入和从Stata格式文件中读取。参见这里以获取示例和注意事项。 写入 CSV 文件转换数据,实际上删除有关分类(类别和排序)的任何信息。...与 R 的factor函数相反,分类数据作为创建新分类系列的唯一输入将不会删除未使用的类别,而是创建一个等于传入的新分类系列!

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3 个不常见但非常实用的Pandas 使用技巧

To_period 在 Pandas 中,操作 to_period 函数允许日期转换为特定的时间间隔。使用该方法可以获取具有许多不同间隔或周期的日期,例如日、周、月、季度等。...但是它只是全部的总和没有考虑分类。在某些情况下,我们可能需要分别计算不同类别的累积和。 Pandas中我们只需要按类列对行进行分组,然后应用 cumsum 函数。...Category数据类型 我们经常需要处理具有有限且固定数量的值的分类数据。例如在我们的 DataFrame 中,”分类“列具有 4 个不同值的分类变量:A、B、C、D。...默认情况下,该列的数据类型为object。...Pandas 还有一个“Category”数据类型,它比object数据类型消耗更少的内存。

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20 newsgroups数据介绍以及文本分类实例简介基本使用文本转为TF-IDF向量使用贝叶斯进行分类参考

简介 20 newsgroups数据集18000篇新闻文章,一共涉及到20种话题,所以称作20 newsgroups text dataset,分文两部分:训练集和测试集,通常用来做文本分类....基本使用 sklearn提供了该数据的接口:sklearn.datasets.fetch_20newsgroups,我们以sklearn的文档来解释下如何使用该数据集。..., # 数据集随机排序 random_state=42, # 随机数生成器 remove=(), # ('headers'...footers','quotes') 去除部分文本 download_if_missing=True # 如果没有下载过,重新下载 ) 文本转为...])) # 输出 (2034, 34118) 159.0132743362832 我们从输出可以看出,提取的TF-IDF 向量是非常稀疏的,超过30000维的特征才有159个非零特征 使用贝叶斯进行分类

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读完本文,轻松玩转数据处理利器Pandas 1.0

本文助你轻松玩转 Pandas 1.0。 ? 常用数据科学库 Pandas 刚刚年满十二岁,现在已经发布到 1.0.0 版。...不过,Pandas 推荐用户合理使用这些数据类型,在未来的版本中也改善特定类型运算的性能,比如正则表达式匹配(Regex Match)。...默认情况下,Pandas 不会自动将你的数据强制转换为这些类型。但你可以修改参数来使用新的数据类型。...Bug 修复 新版本还修复了大量 bug,提高了数据分析的可信度。 此前,在遇到分类数据以外的值时,fillna() 会引发 ValueError。...另外,在分类数据换为整数时,也会产生错误的输出。特别是对于 NaN 值,其输出往往是错误的。因此,新版 Pandas 修复了这个 bug。

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Kaggle金牌得主的Python数据挖掘框架,机器学习基本流程都讲清楚了

因为这些变量已经存在,我们利用它来查看title(如master)是否会产生影响。 性别和装载变量是一种名义数据类型。它们将被转换为数学计算的哑变量。 年龄和费用变量是连续的定量数据类型。...数据转换 最后但同样重要的是,我们将对数据格式进行转换。对于此数据集,我们将对象数据类型转换为分类虚拟变量。...因此,我们将使用sklearn函数训练数据分为两个数据集,这不会过度拟合我们的模型。...在此阶段,你发现自己对特征进行了分类,并确定了它们与目标变量的相互关系。 for x in data1_x: if data1[x].dtype !...我们重点放在分类和回归上。可以概括地说,连续目标变量需要回归算法,而离散目标变量则需要分类算法。;另外逻辑回归虽然名称上具有回归,但实际上是一种分类算法。

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