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    机器学习归一化特征编码

    特征编码 我们拿到的数据通常比较脏乱，特征变量除了数值外可能还会包括带有各种非数字特殊符号等特征值，比如中文。...编码方法 LabelEncoder ：适合处理字符型数据或label类，一般先用此方法将字符型数据转换为数值型，然后再用以下两种方法编码； get_dummies ：pandas 方法，处理DataFrame...get_dummies️ pandas编码工具，直接将数据扩维 pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False,...DataFrame:") print(df) # 使用 get_dummies 进行独热编码 df_dummies = pd.get_dummies(df) print("...此外，在L2正则化时，采用的表达式，其实相当于是各参数的平方和除以2，在求最小值时本质上和w的2-范数起到的作用相同，省去开平方是为了简化运算，而除以2则是为了方便后续求导运算，和2次方结果相消。

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    tidyverse：R语言中相当于python中pandas+matplotlib的存在

    df.csv") -- Column specification -----------------------------------------------------...，会自动添加列名 tibble，类型只能回收长度为1的输入 tibble，会懒加载参数，并按顺序运行 tibble，是tbl_df类型 tibble是data.frame的进化版，有如下优点：生成的数据框数据每列可以保持原来的数据格式...filter(mtcars_df,mpg==21,hp==110) #按给定的逻辑判断筛选出符合要求的子数据集 # A tibble: 2 x 11 mpg cyl disp hp...)[1]行 mutate(mtcars_df, NO = 1:dim(mtcars_df)[1]) #数值重定义和赋值 #将Ozone列取负数赋值给new，然后Temp列重新计算为(Temp - 32...%管道函数，把相应的数据直接引用为右侧源数据集 countcars df, cyl) %>% summarise(count = n()) 05 — tidyr：数据整理

    6.2K10

    盘点一个Pandas空的df追加数据的问题

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【哎呦喂 是豆子～】问了一个Pandas数据处理的问题，一起来看看吧。问题描述： 大佬们 请问下这个是啥情况？...想建一个空的df清单数据，然后一步步添加行列数据 但是直接建一个空的df新增列数据又添加不成功 得先有一列数据才能加成功 这个是添加的方式有问题 还是这种创建方法不行？...二、实现过程 这里【隔壁山楂】给了一个指导：不是说先有列才行，简单来说是得先有行才能继续添加列数据，所以你在空df中添加新列要事先增加预期的行数。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据处理的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。...Pandas实战——灵活使用pandas基础知识轻松处理不规则数据 Python自动化办公的过程中另存为Excel文件无效？

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    一文了解类别型特征的编码方法

    安装方法也很简单： pip install pandas_profiling 使用方法也很简单，用 pandas读取数据后，直接输入下列代码： df.profile_report() 显示的结果如下，概览如下所示...加载数据后，这里我们仅关注类别型特征，也就是 object 类型的特征，这里可以有两种方法来获取： 方法1:采用 pandas 提供的方法 select_dtypes: df2 = df.select_dtypes...实现 One-hot 编码有以下 3 种方法： Pandas 的 get_dummies Sklearn 的 DictVectorizer Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder...Pandas 的 get_dummies 首先介绍第一种--Pandas 的 get_dummies，这个方法使用非常简单了： ?...，那么如果直接用 pandas 的get_dummies方法，会导致训练集和测试集的特征维度不一致了。

    1.5K31

    Pandas中的数据转换

    import pandas as pd import numpy as np 一、⭐️apply函数应用 apply是一个自由度很高的函数 对于Series，它可以迭代每一列的值操作： df = pd.read_csv...，Pandas 为 Series 提供了 str 属性，通过它可以方便的对每个元素进行操作。...user_info.city.str.contains("^S") 生成哑变量 这是一个神奇的功能，通过 get_dummies 方法可以将字符串转为哑变量，sep 参数是指定哑变量之间的分隔符。...get_dummies() 在分隔符上分割字符串，返回虚拟变量的DataFrame contains() 如果每个字符串都包含pattern / regex，则返回布尔数组 replace() 用其他字符串替换...istitle() 相当于str.istitle isnumeric() 相当于str.isnumeric isdecimal() 相当于str.isdecimal 函数应用 虽说 Pandas 为我们提供了非常丰富的函数

    2.7K10

    sklearn中多种编码方式——category_encoders（one-hot多种用法）

    编码 5 CatBoostEncoder编码 6 WOEEncoder编码 9 效果对比与使用心得 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot 额外：11 文本one_hot...Helmert、 Sum、 Backward Difference、 Polynomial 在机器学习问题里的效果往往不是很好(过拟合的原因) 额外：10 用pandas的get_dummies进行one-hot...=None, sparse=False, drop_first=False) import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green'...'class'] pd.get_dummies(df) get_dummies 前： get_dummies 后： 上述执行完以后再打印df 出来的还是get_dummies 前的图，因为你没有写...df = pd.get_dummies(df) 可以对指定列进行get_dummies pd.get_dummies(df.color) 额外：11 文本one_hot的方式 from sklearn.feature_extraction.text

    3.7K20

    建模过程中分类变量的处理（笔记一）

    本文的内容来自参考书《Python机器学习基础教程》第四章数据表示与特征工程第一小节的内容 自己最浅显的理解：数学建模是基于数学表达式，数学表达式只认数字（连续变量），不认字符（分类变量）；那么如何将我们收集到的数据中的字符转换成数字...income hours-per-week 1 1 0 50,000 50 2 0 1 60,000 40 python中实现这种转换法的一种方式是使用pandas中的 get_dummies()...，接下来删除包含问号的行 df = df[df['occupation'] != "?"] df = df[df['workclass'] != "?"]...参考文献 https://www.cnblogs.com/cocowool/p/8421997.html 使用get_dummies()函数对分类变量进行转换 df_dummies = pd.get_dummies...(df) print("Features after get_dummies: \n", list(df_dummies.columns)) 输出结果 Features after get_dummies

    2.4K10

    机器学习| 第三周：数据表示与特征工程

    将数据转换为分类变量的 one-hot 编码有两种方法：一种是使用 pandas，一种是使用 scikit-learn 。 pandas 使用起来会简单一点，故本文使用的是 pandas 方法。...输出： Male 21790 Female 10771 Name: gender, dtype: int64 用 pandas 编码数据有一种非常简单的方法，就是使用 get_dummies...get_dummies，也可以确保调用 get_dummies 后训练集和测试集的列名称相同，以保证它们具有相同的语义。...对于其他情况（比如五星评分），哪种编码更好取决于具体的任务和数据，以及使用哪种机器学习算法。 pandas 的 get_dummies 函数将所有数字看作是连续的，不会为其创建虚拟变量。...1# 使用 get_dummies() 只会对非数值特征进行编码， 整数特征不变 2pd.get_dummies(demo_df) 输出： ?

    1.9K20

    Pandas中的get_dummy()函数案例实战分享

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 数据截图如下： 可能一开始理解起来还是有点困难的，需要多读一两遍才可以体会到那个意思。...return x.append(res) df.apply(my_func, axis=0) 思路是没问题的，只不过实现起来还是没那么顺利。...后来【猫药师Kelly】给了一个答案，如下所示： 代码如下： df['tblTags'] = df['tblTags'].str.extract('\[(.*?)...\]') df['tblTags'].str.get_dummies(sep=', ') 顺利地解决了粉丝的问题。 不过他自己的原始数据需要再处理下，不然的话，会报错。...如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。pandas有一个get_dummies()函数可以实现该功能。

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    Pandas数据应用：医疗数据分析

    Pandas是一个强大的Python库，专为数据操作和分析而设计，它提供了高效的数据结构和数据分析工具，是进行医疗数据分析的理想选择。常见问题及解决方案1....数据导入与预处理在开始任何分析之前，首先需要将数据导入到Pandas中。通常，医疗数据以CSV、Excel或数据库表的形式存储。...import pandas as pd# 读取CSV文件df = pd.read_csv('data.csv', encoding='utf-8')# 处理缺失值df.dropna(inplace=True...解决方案 使用describe()查看数据的基本统计信息，识别并处理异常值。对于分类变量，可以使用get_dummies()进行独热编码。...# 类型转换df['age'] = df['age'].astype(float)总结通过Pandas进行医疗数据分析，不仅可以提高工作效率，还能确保数据的准确性和可靠性。

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    Pandas中的get_dummy()函数案例实战分享

    一、前言 前几天在Python最强王者交流群【WYM】问了一个Pandas处理的问题，提问截图如下： 数据截图如下： 可能一开始理解起来还是有点困难的，需要多读一两遍才可以体会到那个意思。...return x.append(res) df.apply(my_func, axis=0) 思路是没问题的，只不过实现起来还是没那么顺利。...后来【猫药师Kelly】给了一个答案，如下所示： 代码如下： df['tblTags'] = df['tblTags'].str.extract('\[(.*?)...\]') df['tblTags'].str.get_dummies(sep=', ') 顺利地解决了粉丝的问题。 不过他自己的原始数据需要再处理下，不然的话，会报错。...如果DataFrame的某一列中含有k个不同的值，则可以派生出一个k列矩阵或DataFrame（其值全为1和0）。pandas有一个get_dummies()函数可以实现该功能。

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