我正在尝试使用Python的Scikit-learn将.csv文件中的所有文本数据编码为数字。我在数据类型为object的列上使用LabelEncoder和OneHotEncoder。在这种情况下，我想知道如何将新编码的列与原始的dataframe - df连接起来。我是个新手，真的很感谢你的帮助。
浏览 0提问于2018-02-19得票数 4
回答已采纳
2回答
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，这样我的最终数据就应该有一个分类列的热编码值，但数据帧的原始大小是21列</e
浏览 2提问于2019-08-01得票数 0
我正在尝试使用scikit-learn IterativeImputer()来估算数据帧中的一些缺失值。问题是，计算机将接受pandas数据帧作为输入，但将返回一个numpy数组，而不是原始数据帧。10, random_state=42)imputed_df = imputer.transform(df)
imputed_df 问题是，当返回numpy数组时，列名和其他元数据将被删除
浏览 5提问于2019-06-26得票数 6
回答已采纳
我已经阅读了将csv文件加载到pandas数据帧中，并希望对该数据帧进行一些简单的操作。我不知道如何根据从原始数据框中选择的列来创建新的数据框。我的尝试是：dataset = pandas.read_csv('file.csv', names=names)
new_dataset = dataset['A&#
浏览 1提问于2017-07-11得票数 24
回答已采纳
2回答
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
浏览 1提问于2015-08-27得票数 7
回答已采纳
我正面临着一个棘手的问题，我想从一个Pandas数据帧中，将每隔一列分成另一个数据帧，并将其从原始数据帧中删除。Adams', 'Firth', 'Smith', 'Johnson']
df = pd.DataFrame({"First": first, "Last":last}) 理想情况下，我希望输出如下:原始数据帧包含名
浏览 6提问于2019-09-21得票数 1
回答已采纳
6回答
我有一个pandas数据框，我希望能够根据B列和C列中的值预测A列的值。下面是一个玩具示例：df = pd.DataFrame({"A": [10,20,30,40,50], 理想情况下，我应该有像ols(A ~ B + C, data = df)这样的东西，但是当我查
浏览 0提问于2013-11-15得票数 124
我尝试在一个大型pandas数据帧中对包含分类数据("Yes"和"No")的多个列进行编码。完整的数据帧包含400多列，因此我在寻找一种方法来编码所有所需的列，而不必逐个编码。我使用Scikit-learn LabelEncoder对分类数据进行编码。
数据帧的第一部分不一定要编码，但是我
浏览 3提问于2017-06-10得票数 16
1回答
我有一个数据帧列表，其中包含要连接的相应列名，例如：我已经看到了使用PythonOther3
df1到df2通过Dim1连接到Example1。df1到df3通过Dim2连接到Other1。这个列表一直持续到df(n)，其中n可以是连接到不同列名上的df1的20个数据帧</e
浏览 1提问于2021-11-26得票数 1
", e )A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
我理解这是因为我试图覆盖原始数据</e
浏览 10提问于2021-05-21得票数 0
我想从我的一个Pandas数据框列中创建一个唯一值的计数，然后将具有这些计数的新列添加到我的原始数据框中。我试过几种不同的方法。我创建了一个pandas序列，然后使用value_counts方法计算计数。我尝试将这些值合并回我的原始数据帧，但我希望合并的键在Index(ix/loc)中。
浏览 0提问于2013-07-18得票数 71
我有一个原始的熊猫数据帧，让我们叫它df。我将数据帧转换为csv文件，然后将其转换回pandas数据帧。当我调用df.equals(新数据帧)时，它返回false。我认为一个错误可能是索引可能关闭，所以我将新数据帧的索引设置为csv文件的第一列(这是原始数据帧的索引)，但仍然得到相同的结果。示例代码：
df = <stuff here
浏览 4提问于2017-11-28得票数 4
我使用了一个简单的'groupby‘来压缩Pandas数据帧中的行： df = df.groupby(['col1', 'col2', 'col3']).sum() 在新的DataFrame 'df‘中，'groupby’函数中使用的三列现在在索引中是固定的，并且不再是列索引0、1和2-以前的列索引4现在是列索引0。如何阻止这种情况发生/
浏览 12提问于2021-04-28得票数 2
回答已采纳
我有一个基于CSV的数据帧 name valueB 5D 1F 1 值计数字典如下所示： {5: 2,} 如何将原始数据帧一分为二： name valueB 5C 5F 1 那么，如何拆分一个在pandas中举起列值和计数列表的数据
浏览 5提问于2020-07-03得票数 1
回答已采纳
该建议必须考虑到现有数据帧的行数是随机的，因此提供的解决方案必须考虑到这一点。(对于下面的示例，原始数据帧包括3行，但是，原始数据帧中的实际行数将是随机的。)原始数据框的列将保持不变。原始数据帧： import pandas as pd
df = pd.DataFrame(randn(3,3), columns=['colu
浏览 20提问于2021-09-28得票数 1
回答已采纳
我正在探索pyspark和整合scikit-learn与pyspark的可能性。我想使用scikit-learn在每个分区上训练一个模型。这意味着，当我的RDD被定义并分布在不同的工作节点上时，我想使用scikit-learn并在每个工作节点上存在的每个分区上训练一个模型(假设是一个简单的k- means )。由于scikit-learn算法需要一个Pandas数据帧，所以我最初的想法是为每个分区调用toPandas，然后训练我的模型
浏览 4提问于2016-07-04得票数 4
我将一些数据存储在pandas数据帧中。另外，我使用matplotlib来创建显示数据的图。请看这张漂亮的图片：红线显示了一些对应于x轴点的值。它只是数据帧中的一列。这些类别作为附加列存储在原始数据帧中。它不必看起来与图片中的完全一样。
目标是以某种方式显示x轴范围分类。添加这样一个注解的聪明而优雅的方式是什么？
浏览 7提问于2017-07-18得票数 4
回答已采纳
我有一个数据帧(Df1)，索引作为日期范围，没有指定列；另一个数据帧(Df2)，每列都有浮点值。我尝试使用.join()方法将特定列从df2连接到df1，结果在df1中所有值都为NaN。
浏览 27提问于2019-04-15得票数 0
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
云直播
对象存储
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
