pandas数据帧中一列热编码列的统计

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python、pandas、dataframe

这些列表示表示一个热编码值的列featureA(它可以有三个唯一的值。)同样，它也有两个标题为featureB_1和featureB_2分别。这些列表示featureB(它可以有两个不同的值。)以下是上述数据帧的示例 ? ..。可以使用以下命令生成上述数据帧： import pandas as pd "label": [&qu

浏览 27提问于2021-02-19得票数 5

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如何将返回的单热编码列合并到原始数据帧中？

python、pandas、dataframe、machine-learning、one-hot-encoding

我有一个包含21个不同列的banking_dataframe，其中一个是目标，其中10个是数字特征，10个是分类特征。我已经使用pandas的get_dummies方法将分类数据转换为one-hot编码。返回的dataframe有74列。现在，我想将编码的数据帧与原始数据帧合并，这样我的最终数据</em

浏览 2提问于2019-08-01得票数 0

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从其他熊猫栏创建新栏目

python、python-3.x、pandas、dataframe

我想从列创建一个新的列。“类型”列包含一个或多个类型，我希望为每个类型名称创建一个列。然后，我想在每个专栏中填写1和0，这取决于它们是否有这种类型。我对此毫无头绪。我不需要这样的东西

浏览 6提问于2022-05-12得票数 0

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python中二进制单热点(一K)编码的问题

python、pandas、scikit-learn、categorical-data

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

浏览 1提问于2015-08-27得票数 7

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建模中的字符串变量

python、dataframe

我只是想听听大家对字符串变量建模的想法。假设dataframe (df)的字符串变量(Sex)编码为('M‘或'F')。ValueError: could not convert string to float: 'M'df['Sex2']=df['Sex'].replace({'F':1, 'M':0}) 然后使用新<

浏览 2提问于2020-05-06得票数 2

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如何在一个热编码中修复此ValueError？

python、data-science、data-mining

pd.DataFrame(dataset_test_categorical_values_encenc.toarray(),columns=testdumcols)到目前为止，这是上面放置的工作表之前的完整代码： ategorical_columns=['proto', 'service

浏览 4提问于2021-05-25得票数 0

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一次热编码-将多列编码为一列

python、pandas

我想编码一个数据帧，它有多个相同“类型”的列，例如：1 Italy Frankfurt France Naples 如何通过传入应视为一列的索引，使

浏览 22提问于2018-02-08得票数 3

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一个带有Keras的热编码

neural-network、keras、one-hot-encoding

我有一个大型数据集(500 k行)，其中一个列包含购买的工作日。现在，它是0-6格式(Mon)，我认为在用Keras训练我的顺序NN之前，我应该先对它进行一次热编码。还不清楚是否应该在dataset中这样做(手动将一列转换为7列，还是有Pandas函数？)或者我可以有一个列，包含一个长度为7的数组。数据集是一个Pandas (如果重要的话)。

浏览 0提问于2022-04-03得票数 0

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OneHotEncoding错误:类型错误: float()参数必须是字符串或数字，而不是“Timestamp”

python、scikit-learn

1,2015-10-16T12:00:30,Japan,A4,2016-22-56T11:32:01,China,E 我写了代码 import pandasdf = pd.DataFrame(df) enc = OneHotEncoder() enc.fit(df) 我写了做OneHotEncoding的代码

浏览 19提问于2019-12-12得票数 0

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在pandas数据帧上按列应用seaborn热图

python、dataframe、heatmap、seaborn

我试着在旋转的熊猫数据框上使用热图表单海运，就像在超链接中一样。','B']sns.heatmap(df, annot=True, fmt="d", linewidths=.5,cmap="RdYlGn") 输出选择45作为最小值，86作为最大值，并对整个数据帧进行颜色编码但我无法做到的是按列应用热图，例如逐列应用条件格式

浏览 3提问于2017-05-17得票数 5

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SKLearn:标签编码的类别值的虚拟变量

python、scikit-learn

我首先从excel数据集中设置X并将其转换为矩阵值：所以我有两列X，我需要标记为encode (国家和性别)。我用标签对它们进行编码：labelencoder_X_1 = LabelEncoder现在我需要为这三个国家创建虚拟变量，因为它们不存在于一个值高于另一个值的层次关系中。我读到现在使用带有Onehotencoding

浏览 18提问于2020-03-01得票数 0

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使用一个热编码和向量汇编器与向量索引器解决分类特征

scala、apache-spark、machine-learning、categorical-data、apache-spark-ml

假设我在数据帧中有分类特征。为了在数据帧上执行ML，我使用OneHotEncoderEstimator()对分类列进行了一次热编码，然后使用VectorAssembler()将所有特性组装到一个列中。在阅读Spark 时，我看到了如何使用VectorIndexer()在特征向量列中索引分类特征。如果我在形成特征向量列之前已经在分类列上执行了一次热编码，那么在它上应用VectorIn

浏览 0提问于2019-01-17得票数 2

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根据列名将一个热编码列滚动到不同的列中

python、pandas

我有一个数据帧已经是单热编码的。热编码列的列名，以主列名加_开头，然后是该列的特定类。例如，如果某一列是性别列，并且该列中的值是男性和女性，则热编码列是gender_male、gender_female。所以现在我想把它回滚到主列，在那里我会有性别，每一行都

浏览 14提问于2021-09-10得票数 1

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将单热编码的数据帧列转换为一列

python、pandas、numpy、dataframe

在pandas数据帧中，一热编码向量以列的形式出现，即：1 0 0 1 0 03 0 0 0 1 04 0 0 0 0 1 如何在python中通过标签编码将这些列转换为一个数据框列</

浏览 3提问于2020-08-01得票数 8

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Pyspark:有没有等同于pandas* info()的方法？*

python、pandas、apache-spark、pyspark

在PySpark中是否有与pandas info()方法等效的方法？我正在尝试获取有关PySpark中数据帧的基本统计信息，例如:列数和行数、空值数、数据帧大小 pandas中的Info()方法提供了所有这些统计信息。

浏览 4提问于2017-06-08得票数 6

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调用多个dataframe列名以生成新的dataframe键错误

python、pandas、dataframe

经过一次热编码2种不同的功能，然后将得到的一次热编码列与Pandas中的原始数据have连接起来，我就有了3个数据格式。第一个是OneHotZips (它包含我的一个热编码特性#1)。第二个是OneHotYearBuilt (相同的东西，也就是我的特性#2作为数据帧中<em

浏览 0提问于2019-03-11得票数 0

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如何在python中转换为整洁的格式？

python、pandas

我的pandas数据帧有单独的列，这些列是一热编码的，最后有一个合计列(total = val1+val2)。对于多个val列，某些行具有1： | name | val1 | val2 | total | | bob | 0 | 1| 1 | | dan | 1 | 1 | 2 | 我想要的

浏览 19提问于2019-06-20得票数 0

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如何使用相同的处理管线来处理训练和测试数据，当它们产生不同的最终特征时

machine-learning、regression、one-hot-encoding、data-processing、imputation

我正试图建立一个回归模型来预测一些房屋销售，我面临着同样的处理火车数据和测试数据(这不是从培训集本身获取的验证数据)的问题。我正在执行的处理步骤如下：删除空值>50%的列，将其余包含空值的列归为，对分类列进行一次热编码。假设我的列车数据有以下列(标签提取后)(*中的列

浏览 4提问于2020-07-19得票数 0

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分类器编码

machine-learning、classification、logistic-regression、svm、one-hot-encoding

我对编码(我不熟悉这些任务)的分类变量有一些疑问，以便将它们作为像logistic回归或支持向量机这样的模型中的参数。标签提供了关于用户可信赖性的信息:如果0，用户不是假的；如果用户是假的，那么用户可能是一个可能的机器人。我想根据当前信息对新用户进行分类(见上面的列)。我的数据集包含1000多行和400个用户。然而，我明白，同样一个编码器应该更好。我还包括帐户，因为可能有更多<e

浏览 0提问于2020-08-24得票数 1

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具有单列的Seaborn热图

python、seaborn

我有一个数据帧，它有一个索引(单词)和一些歌词的单列(计数)。我正在尝试创建一个基于单词计数的热图。CuentaLa 145Me 113我正在尝试像这样生成热图： df1 = pd.DataFrame.from_dict([top50]).T我尝试使用索引或单词作为单独的列，但仍然不起作用。

浏览 2提问于2017-12-01得票数 4

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