我想在sklearn中使用套索回归来运行我的数据。我的dataframe中的所有属性都是数字类型(数字，我的意思是它们都是整数)。但它们中的一些显然应该是分类的(例如，我的dataframe中的“race”属性是一个具有三个值1,2,3的属性，其中每个值代表一个种族)。我所做的是首先使用astype('str'
浏览 12提问于2020-05-20得票数 1
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识别非分类特征
、、、
我有一个这样的数据帧： A B C2 9978 B
3 5 D 如你所见，B栏不是分类的。我如何使用sklearn或pandas来识别非分类数字/回归特征？
浏览 6提问于2021-07-21得票数 0
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我有两个数据帧，它们具有相同的列名和数据类型，如下所示：B category每个数据帧中的类别并不相同当正常连接时，pandas输出：B object这是根据的预期行为。但是，我希望保持<em
浏览 48提问于2017-08-12得票数 17
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我有一个pandas数据帧，它有一个包含NaN值的分类列，例如：g
2 Cdtype: category在pandas中，NaN不是一个类别，
浏览 2提问于2018-11-15得票数 0
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在滑雪板中是否支持直接使用熊猫的分类数据类型来拟合模型？据我所见，sklearn不支持这种数据类型，这是不幸的，因为分类数据类型既编码分类数据，又包含数据的映射方案。此外，分类编码纯粹是一个数据处理/处理问题，因此由Pandas来处理似乎更自然。我意识到在Pandas和sklearn中有几
浏览 3提问于2015-06-15得票数 16
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我正在使用Python，我有大约100万条记录和大约50列的数据集。其中一些列有不同的类型(例如IssueCode列可以有7000个不同的代码，另一个列SolutionCode可以有1000个代码)但这导致了内存错误错误。行，在_get_dummies_1d dummy_mat = np.eye(number_of_cols，dtype=dtype).take(代码，axis=0)中
浏览 0提问于2019-08-14得票数 3
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因此，我创建了一个混合数据类型的模型，并使用SK Learn Docs中推荐的示例，使用列转换器来构建分类器。由于输入来自csv，并被转换为Pandas Dataframe，因此看起来X_test、X_train、y_test、y_train也都是数据帧。然而，我想托管这个模型，Google cloud ML引擎接受预测请求API中的2D实例数组。如何让我的分类器适应并接受输入数组
浏览 2提问于2018-12-23得票数 0
使用pandas将列设置为字符串数据类型很容易，无论是在数据帧中读取列时，还是在创建列时。我应该注意到，分类不会起作用，因为几乎每一行都有不同的值。正在读取：之后：在SQL中，您可以设置列的</
浏览 12提问于2020-02-26得票数 0
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我尝试在pandas中使用left merge在公共列上将两个数据帧组合在一起，只有当我这样做时，我合并的数据不会继续，而是提供NaN值。这是我的第一个dateframe头文件，它是程序的输出 ? 这是我的第二个数据帧头。第二个df是一个“关键”文档，用于将第一个输出与其正确的id/品味/等进行匹配，并且它们共享相同的日期/主题/过程
浏览 18提问于2020-11-06得票数 0
我正在尝试将JSON字符串转换为pandas数据帧。虽然如果没有“缺失值”(如空格或'NA')，pandas.read_json可以推断数据类型，但如果值中有空格，它会将列分类为dtype object。我想知道是否有一种有效的方法来做到这一点，而不必遍历列表中的每个字典。
浏览 55提问于2019-12-12得票数 0
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我正在处理分类数据的大型DataFrames，我发现当我在两个数据帧上使用pandas.merge时，分类数据的任何列都会自动向上转换为更大的数据类型。(这会极大地增加RAM消耗。)下面是一个简单的例子来说明：import pandas
df1 = pandas.Dat
浏览 1提问于2015-03-26得票数 13
我有一些分类预测因子(即变量)为0& 1的pandas数据帧，以及一些数值变量。当我把它放到一个stasmodel中时：它抛出：在此之后，所有数据<
浏览 0提问于2015-11-21得票数 34
有没有办法创建一个由两列组成的pandas数据帧？第一列的数据类型是int，第二列的数据类型是字典。然后迭代地将数据插入到数据帧中。
浏览 0提问于2018-07-29得票数 0
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将混合列类型的熊猫数据帧--数值、序数和分类--转换为稀疏数组是机器学习中的一个核心问题。现在，如果我的熊猫的数据框架只包含数字数据，那么将数据框架转换为稀疏的csr矩阵：如果我的数据框架由顺序数据类型组成，我可以使用来处理它们lambda x: d[x.n
浏览 4提问于2020-05-18得票数 2
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作为一个数据分析的初学者，我要求你不要对这个问题有太多的判断。
我正在寻找是否有一种标准的方法(功能？)在Pandas模块中识别列的冗余。例如，特别是对于分类数据类型，如果一个列是另一个列的函数，则可以认为它是多余的，并且可以在不损失任何预测能力的情况下忽略它。我不愿自己执行任何重型机械，但使用常识的方法，因此是我的问题。我想相
浏览 0提问于2020-03-12得票数 2
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我有一个XLS/CSV文件，我正在将其读取到pandas数据帧中。我想从这个数据帧中生成一个avro模式。我想从这个数据框中动态生成一个avro模式。请帮帮忙
浏览 14提问于2019-10-21得票数 1
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所以我看了一个用户提供的关于心脏病分类的教程。在学习教程的过程中，我遇到了一个问题，并且找不到解决方案。我收到一个错误："ValueError:无法将字符串转换为浮点型：'thal'“。这是dataset 下面是程序： import tensorflow as tfimport numpy as np
import matplotlib.pyplot
浏览 6提问于2019-03-02得票数 0
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我有一个包含以下值的数据帧： filename, keyword, pageA, red, 2B, red, 1C, greenfilename, keywords, pagesB, [red, green], [1]
C, [green], [2] 在Pandas中有没有简单的方法来做到这一点如果列表不允许作为单元格值，是否有其他数据类型可以使用Pandas
浏览 5提问于2020-10-26得票数 0
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减少潘达斯的内存足迹？
、、、、
刚刚启动了一个木星终端并将一个Excel文件(~12 an )加载到Pandas Dataframe中>> import resource>> import pandas as pd
>> df = pd.read_excel('/var/www/temp_test_files/stackoverflow_survey_2016
浏览 5提问于2017-02-23得票数 1
我如何查看Spark dataframe中每种数据类型的计数，就像我使用pandas数据帧一样？例如，假设df是一个pandas数据帧：<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>**dtypes: floa
浏览 16提问于2018-08-03得票数 4
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