(日期和CountryID)df["Date"] = pd.get_dummies(df.Date, prefix='Date')X=df.drop('IndustrialP', axis=1)
split = int(len(<em
浏览 5提问于2020-07-31得票数 0
dummy = pd.get_dummies(df['sub_grade'],drop_first=True)df = pd.concat([df,dummy],axis=1).head()
注意: df有396030行。在第一行中，我使用get_dummies将其转换为数值列。在第二行<
浏览 17提问于2020-05-13得票数 0
我使用以下代码将数据集特征转换为整数： car_df = pd.DataFrame({'Integer Feature': [0,1,2,3,4,5], dtree = DecisionTreeClassifier()
dtree.fit(car_<
浏览 222提问于2021-03-29得票数 0
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有一个值列表我有一个数据框，上面有一列旧的“天气”。我们切换到具有布尔值的两个较新的列，因此所有旧的列都需要考虑在内。这是我现在的数据框架：data = [['cloudy', False, False], ['sunny', False, False]]
df = pd.DataFrame(data, columns=['old', 'cloudbool&#
浏览 0提问于2020-10-09得票数 2
我有一个包含列名: ID和Property的大型数据集。可能有几行共享相同的ID，这意味着一个ID具有许多不同的属性(分类变量)。我希望为属性添加虚拟变量，最后在每一行中获得一个ID不同的数据帧，并使用1/0指示它是否具有该属性。原始数据有200万行和10000个不同的属性。因此，理想情况下，我将通过组合相同的ID并添加虚拟变量列(每个属性为1列)来缩小行大小。当我使用以
浏览 1提问于2017-02-01得票数 1
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我想知道如何在对数据集执行数据预处理之后跟踪数据集的原始列？df_columns = df.columns
from sklearn.preprocessing import OneHotEncode
浏览 0提问于2020-02-06得票数 3
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Thriller, Crime]Name: unique_genres, dtype: object
我想使用pandas get_dummies()根据列表中的值创建布尔特征(添加到相同的数据帧中)。为了完成这项任务，我从特性中包含的所有列表中创建了一组唯一值。通过一个for循环，对于每个电影标签特征(即集合中的唯一值)，我使用了一个单独创建的布尔
浏览 18提问于2018-06-14得票数 0
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我正在尝试创建一个热图来显示客户使用报告的次数之间的关系，使用计数列作为热图中的值，客户可以根据需要多次使用多个模板。我的数据帧看起来像这样(原始数据帧有638行，我创建了虚拟数据来隐藏原始数据以保护隐私)： print(df)
1Report_G 53
浏览 48提问于2020-09-16得票数 0
我想弄清楚为什么我的代码不能通过使用以下示例数据的虚拟值来访问特定的列值：datesports sneakers spring下面是我的基本代码：
wedding_df= df[["weddings","winter"
浏览 4提问于2018-07-10得票数 0
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我有一个具有5195个不同值的分类变量，没有任何缺失的值，当我使用pd.get_dummies创建虚拟变量时，它会创建没有任何缺失值或NAN值的虚拟变量。df有5个列和70万行输出0 5 4 6 -1 1 02 7 4f1 f01 1 0 0 0
现在，我正在将dummy
浏览 1提问于2015-10-29得票数 2
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我正在处理大型数据集(> 100.000，>100)。原始格式为CSV。我使用pandas库将文件作为DataFrame读取。并提供它们的列名和行名和/或编号，以便快速跟踪它们。 'D': [1, 1, 1, 1, '0']})
浏览 13提问于2017-06-14得票数 2
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我有这个数据帧： column1 column2 column3 column41 BC B D
3 A D D A 我想将columns1 - columns4中的类别作为新列添加到数据框架中，并使用1和0填充它，如下所示： column1 column2 column3 column4 A
浏览 21提问于2019-01-31得票数 1
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目标 0432 cl_bob_lower_amt "0"我尝试使用描述的解决方案file_ = open("E:\\Location\\Tree\\
浏览 41提问于2018-06-26得票数 0
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我有这个table1：0 1 2 k ldf.dtypes给了我这个：B int64D object C D1 1 0
浏览 0提问于2018-08-16得票数 0
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我想在以下位置提供的人口普查数据集中执行one-hot编码：
import pandas as pdpp=preprocessing.OrdinalEncoder()我想要的是将转换后的ohe (虚拟变量)连接到我的原始panda的数据框架中，以
浏览 0提问于2019-08-05得票数 0
我正在尝试通过按列表列中的元素分组来获取pandas数据帧中的列的合计和。我将创建一个虚拟数据集来表示我正在处理的数据： preg_df = pd.DataFrame({'Diag_Codes': [['O1414', 'O4103X0', 'O365930', 'O76']Second_Trimester': [0, 0, 1, 0, 0],
浏览 40提问于2020-07-16得票数 2
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我想在我整理过的时间序列数据集上运行LM。目前，我已经能够为每个分类变量( Region )作为单独的回归来运行我的模型--参见下面使用以下代码的数据我尝试过在上面的代码中使用'+‘命令、'c’和'list‘命令，但这似乎行不通。是否可以提供对两个分类因素(而不仅仅是一个因素)运行回归的代码？我提供了一个链接到
浏览 0提问于2018-06-18得票数 0
我已经在单独的数据框中创建了它们的虚拟对象。现在，当我尝试将它们联系到我的主df时。现在，经过调查，我发现只有当我尝试连接年份df时，它才会出现，df最初表示虚拟对象创建后2年的2018: 0, 2019: 1之一，它看起来就是这样的。
浏览 0提问于2021-06-09得票数 0
这个问题一开始可能看起来很奇怪，所以让我来说明一下我想要实现的目标： 我有这个城市和缩写的df： ? 这些查询列在下面的列表中： queries = ['Document Management','Document Imaging','Imaging Services'] 不过，诀窍是我需要为列表中的每个查询复制我的df行。例如，对于第0行，我有PHOENIX, AZ。我现在需要3行表示PHOENIX, AZ, 'query[n]
浏览 25提问于2020-08-16得票数 0
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我正在处理一个手机流失率数据集。我试图在形状为3333行×20列的dataset中为状态缩写列创建一个虚拟代码。我需要省略一个状态虚拟编码列作为用于建模的“引用”列。我认为应该发生的是，应该为每一行创建一个列，并在对应于新创建的虚拟列的行中放置一个1。我目前在每一行中都有0，除了第一行，它填充了所有的1s。我需要以某种方式获得虚拟变量，以包括一个标记，即每一<em
浏览 2提问于2020-03-01得票数 1
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