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Pandas将引用数值列的分类列更改为多个列

Pandas是一个基于Python的数据分析和数据处理库，它提供了丰富的数据结构和数据操作功能。在Pandas中，可以使用分类（Categorical）数据类型来表示具有有限个数的离散数值的列。

将引用数值列的分类列更改为多个列是指将一个包含分类信息的列拆分成多个列，每个列代表一个分类值，并且使用二进制编码来表示是否属于该分类。这种操作通常用于数据预处理和特征工程中。

优势：

  1. 减少内存占用：使用分类数据类型可以大大减少数据在内存中的占用空间，尤其是对于具有大量重复值的列。
  2. 提高性能：使用分类数据类型可以加速一些操作，如分组、排序和连接等，因为Pandas可以利用底层的整数编码来执行这些操作。
  3. 方便数据分析：将分类列拆分为多个列后，可以更方便地进行数据分析和建模，例如进行逻辑回归、决策树等机器学习算法的训练。

应用场景：

  1. 数据预处理：在数据预处理阶段，可以将具有有限个数的分类值的列转换为多个二进制编码列，以便后续的数据分析和建模。
  2. 特征工程：在特征工程中，可以将某些具有重要意义的分类值拆分为多个列，以便更好地表示数据的特征。
  3. 数据可视化：在数据可视化中，可以使用拆分后的分类列来绘制柱状图、饼图等图表，以展示不同分类值的分布情况。

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请注意，以上仅为腾讯云的一些产品示例，其他云计算品牌商也提供类似的产品和服务。

相关搜索:Pandas:基于多个不同的列创建列Pandas将一个列与多个列关联按列的范围分组Pandas将列中的列表拆分为多个单独的列Pandas通过将dataframe列与多个其他列进行匹配来生成列Python将CSV中的列修改为多个列使用forcats将数值列更改为因子同时将多个列的类型从datetime更改为date (pandas)基于'key=value‘项将pandas列拆分为多个列如何使用pandas将列改为行？如何在数据集中查找分类列和数值列的个数
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Pandas 25 式

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数据分析篇 | PyCon 大咖亲传 pandas 25 式，长文建议收藏

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数据分组

数据分组就是根据一个或多个键（可以是函数、数组或df列名）将数据分成若干组，然后对分组后的数据分别进行汇总计算，并将汇总计算后的结果合并，被用作汇总计算的函数称为就聚合函数。...1.分组键是列名 分组键是列名时直接将某一列或多列的列名传给 groupby() 方法，groupby() 方法就会按照这一列或多列进行分组。...df.groupby(["客户分类","区域"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 无论分组键是一列还是多列，只要直接在分组后的数据进行汇总运算，就是对所有可以计算的列进行计算...) #对分组后数据进行求和运算 df.groupby(df["客户分类"]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 （2）按照多个Series进行分组 #以 客户分类...) #对分组后数据进行求和运算 df.groupby([df["客户分类"],df["区域"]]).sum() #只会对数据类型为数值（int，float）的列才会进行运算 #有时不需要所有的列进行计算

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Pandas中替换值的简单方法

这可能涉及从现有列创建新列，或修改现有列以使它们适合更易于使用。为此，Pandas 提供了多种方法，您可以使用这些方法来处理 DataFrame 中所有数据类型的列。...首先，让我们快速看一下如何通过将“Of The”更改为“of the”来对表中的“Film”列进行简单更改。...也就是说，需要传递想要更改的每个值，以及希望将其更改为什么值。在某些情况下，使用查找和替换与定义的正则表达式匹配的所有内容可能更容易。...但是，在想要将不同的值更改为不同的替换值的情况下，不必多次调用 replace 方法。相反，可以简单地传递一个字典，其中键是要搜索的列值，而值是要替换原始值的内容。下面是一个简单的例子。...首先，如果有多个想要匹配的正则表达式，可以在列表中定义它们，并将其作为关键字参数传递给 replace 方法。然后，只需要显式传递另一个关键字参数值来定义想要的替换值。

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30 个小例子帮你快速掌握Pandas

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30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

通过将 isna 与 sum 函数一起使用，我们可以看到每列中缺失值的数量。...df[['Geography','Exited','Balance']].sample(n=6).reset_index(drop=True) 17.将特定列设置为索引 我们可以将数据帧中的任何列设置为索引...23.数据类型转换 默认情况下，分类数据与对象数据类型一起存储。但是，它可能会导致不必要的内存使用，尤其是当分类变量具有较低的基数。 低基数意味着列与行数相比几乎没有唯一值。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。 让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...get_option：返回当前选项 set_option：更改选项 让我们将小数点的显示选项更改为 2。

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Pandas进阶｜数据透视表与逆透视

数据透视表将每一列数据作为输入，输出将数据不断细分成多个维度累计信息的二维数据表。...('mean')累计函数，再将各组结果组合，最后通过行索引转列索引操作将最里层的行索引转换成列索引，形成二维数组。...默认聚合所有数值列 index 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的行 columns 用于分组的列名或其他分组键，出现在结果透视表的列 aggfunc 聚合函数或函数列表，默认为'mean'...如果指定了聚合函数则按聚合函数来统计，但是要指定values的值，指明需要聚合的数据。 pandas.crosstab 参数 index：指定了要分组的列，最终作为行。...必须指定values的值。 margins：布尔值，是否分类统计。默认False。 margins_name：分类统计的名称，默认是"All"。 dropna：是否包含全部是NaN的列。

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大数据ETL实践探索（5）---- 大数据ETL利器之 pandas

http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/ ---- 索引的那些坑 # pandas groupby 之后都需要进行索引的重新设置 df_pifu["CNT...将分类变量转换为数值变量 def convert_cat2num(df): # Convert categorical variable to numerical variable num_encode...这时，我们就需要将分类变量转换成数值变量然后再将它们作为模型的输入。对于数据可视化任务来说，我建议大家保留分类变量，从而让可视化结果有更明确的解释，便于理解。...这种方法可以让你更清楚地知道哪些列有更多的缺失数据，帮助你决定接下来在数据清洗和数据分析工作中应该采取怎样的行动。...例如，你希望当第一列以某些特定的字母结尾时，将第一列和第二列数据拼接在一起。根据你的需要，还可以在拼接工作完成后将结尾的字母删除掉。

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一文讲述Pandas库的数据读取、数据获取、数据拼接、数据写出！

基于后面需要对Excel表格数据进行处理，有时候使用Pandas库处理表格数据，会更容易、更简单，因此我这里必须要讲述。 Pandas库是一个内容极其丰富的库，这里并不会面面俱到。...在Pandas库中，读取excel文件使用的是pd.read_excel()函数，这个函数强大的原因是由于有很多参数供我们使用，是我们读取excel文件更方便。...每个表的行索引就是一个“标签索引”，而标识每一行位置的数字就是 “位置索引”，如图所示。 在pandas中，标签索引使用的是loc方法，位置索引用的是iloc方法。...在Pandas库中，将数据导出为xlsx格式，使用的是DataFrame对象的to_excle()方法，其中这里面有4个常用的参数，详情如下。...，将所有设计到时间列的数据，进行格式化输出为年-月-日。

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【精心解读】用pandas处理大数据——节省90%内存消耗的小贴士

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