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：date09-05 ghi sports sneakers spring下面是我的基本代码：
wedding_df = df[["weddings
浏览 4提问于2018-07-10得票数 0
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我的输入是一个列表，我不知道列表中有多少个元素，它可以是1到5或6之间的任何值。我需要向数据帧中添加新列，列表中的每个元素对应一个列。 目前，我向行添加注释，但它不会自动工作。我的代码： list = ['banana', 'apple', 'kiwi'] (3 elements, so i comment 2 lines)
df.loc[:, list[0]] = np.where(df['food']
浏览 29提问于2020-10-06得票数 1
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我的问题类似于这个帖子Create dummies from column with multiple values in pandas 目标:我想在下面产生类似的结果，但使用dask 在熊猫中 importpandas as pd
df = pd.DataFrame({'fruit': ['Banana, , Apple, Dragon Fruit,,,', 'Kiwi,', 'Lemon, Apple, Banana', ',&#
浏览 8提问于2020-10-07得票数 1
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我正在尝试使用python中的pandas从分类变量创建一系列虚拟变量。我遇到过get_dummies函数，但每当我尝试调用它时，我都会收到一个错误，指出该函数的名称尚未定义。任何创建虚拟变量的想法或其他方式都将受到欢迎。import pandas as pd
dummies = pd.get_dummies(df['Cat
浏览 261提问于2012-07-21得票数 44
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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_df, y) 然而，我得到了一个错误：ValueError: could not convert stri
浏览 222提问于2021-03-29得票数 0
data_cleaner = [data_train, data_val] df = pd.get_dummies(df, columns = categorical_fields)
我知道for循环中的迭代器只是一个临时变量。但修改后的代码也不起作用。是否必须为每个数据文件手动运行get_dummies？Pandas get_dummies
浏览 3提问于2018-05-15得票数 0
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pandas稀疏数据帧头错误
、、、、
我正在尝试查看使用get_dummies创建的稀疏数据帧头。import numpy as npprint df.head()print data.head()File "/usr/local/lib/pyth
浏览 0提问于2017-11-15得票数 1
我有一个像这样的数据-0 A 0.232 NaN 0.87df1 = get_dummies(df)我得到了0 1 0 0.232 0我一开始就用这个，但花了太长时间dfv1 = df</
浏览 0提问于2016-04-15得票数 12
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我已经成功地解决了这个问题，但是我想要一个更有效的解决方案。此解决方案对大小为1000、10000和1000000的搜索列表执行大量操作。
此代码完全可复制。
浏览 0提问于2018-02-08得票数 1
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我有一个表，其中列报告了每一行的标记。如何为每个标记创建一个列，并为每个包含标记的列添加一个布尔值？这是我在文件input.csv中的输入表12 13 21 a32 33 31 a18 26 31 c12 25 31 a13 25 31 a
这就是我的目标这是我写
浏览 0提问于2019-07-26得票数 0
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我有一个Pandas有两个分类变量，ID变量和一个目标变量(用于分类)。我成功地用OneHotEncoder转换了分类值。这导致了一个稀疏矩阵。ohe.fit(df[['col_a', 'col_b']])但是我不知道如何在DecisionTreeClassifier特别是当我想在以后的数据中添加一些其他的非分类变量时。谢谢!
编辑以回应miracu
浏览 12提问于2016-07-21得票数 8
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它包含It和相应的值。对于每个ID，我希望将值添加到数据帧的列中。这适用于'X'，'Y'，'Z‘值，正如你在下面的代码中看到的那样。我的json文件格式如下：{"1"："X"，"2"："Z"，"3"："Y"，"4"："X"} tags = json.load(f)for key, valu
浏览 18提问于2019-02-25得票数 0
我尝试使用Pandas get_dummies对数据集中的列进行编码，但它返回0，因为它没有过滤列中数组中的每个关键字。import pandas as pdmetadata = pd.read_csv('moviesNew1.csv', low_memory=False)cat_columns = ['genres']
浏览 0提问于2019-05-07得票数 1
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我正试图从互联网上的一个表格中获取信息，如下所示。我用jupyter笔记本和python2.7。我想使用Python的熊猫modüle中的这些信息作为数据框架。但是，当read_clipboard复制带有表标题的表，然后使用ı命令时，我会看到如下表链接所示的错误。但是没有表格标题就没有问题。ı如何利用表格头从互联网上获取数据。randn
df1
CParserError
浏览 5提问于2016-02-16得票数 3
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我有一只熊猫DataFrame，df。它包括数值变量和范畴变量，其中包含NaN/NULL值。为了进行数据预处理，我必须对我的分类变量进行一个热编码，并使用pd.get_dummies()进行编码。然而，在使用.get_dummies之后，原始df中的NULL不再存在于单一热编码的df_ohe中。我想知道我的新数据格式df_ohe中的空值是如何被丢弃的。我检查了.get_dummie
浏览 0提问于2018-07-03得票数 2
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该函数与get_dummies()在pandas中的工作方式几乎完全相同，只有一个主要区别:对于创建的所有伪变量，我需要A列中的值，其中值应为1。<code>A1</code>
我正在处理具有大量类别的相当大的数据。我尝试过在数据集上使用get_dummies()，然后使用df.mask将所有的1都改为df.A，但是这非常慢(大约10分钟)。
浏览 11提问于2019-03-27得票数 0
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当我这样调用pd.get_dummies(frame)时：结果框架不变，换句话说，get_dummies似乎失败了。我的问题是，当帧中有空条目时，获得get_dummies的最佳和最快方法是什么？我应该在原始帧上调用fillna，还是有更好的方法？a,b,c,-1,1,1,1import
浏览 0提问于2018-04-09得票数 3
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python中的熊猫包中有一个get_dummies转换，它将分类变量转换为值为0/ 1的二进制(标志)变量。假设你有这样的代码：a = [[5,12,"blue"], [8,53,"yellow"]]df.
浏览 0提问于2018-02-22得票数 0
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我想删除所有包含与列相关的NaN值的行。假设我有这样的数据集：12 5'7 NaN M32 5'5165 NaN55 5'10 170 NaNAge Height Weight Gender
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浏览 0提问于2018-04-13得票数 8
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