pandas 转数值 / 张生荣

利用pandas将非数值数据转换成数值的方式

handle non numerical data 举个例子,将性别属性男女转换成0-1,精通ML的小老弟们可以略过本文~~, 这里不考虑稀疏向量的使用,仅提供一些思路.本来想直接利用pandas的D ...

目录前言 1.between & loc 2.cut 3.qcut 4.value_counts 前言使用 Pandas 的between .cut.qcut 和 value_count离 ...

一.pandas的统计分析 1.关于pandas 的数值统计(统计detail 中的单价的相关指标) import pandas as pd # 加载数据 detail = pd.read_exce ...

目录转换为字符串类型转换为数值类型转为数值类型还可以使用to_numeric()函数分类数据(Category) 数据类型小结转换为字符串类型 tips['sex_str'] = tips[ ...

离散特征的编码分为两种情况: 1.离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2.离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL ...

目录 1.按照一列数值进行排序 1.1按照五缺失值的一列进行排序 1.1.1升序排列 1.1.2 降序排列 1.2按照有缺失值的一列进行排序 1.2.1 缺失值显示在最后 1.2.2 缺失值显示在最前 ...

参数解释 DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position= ...

目录 pandas将表中的字符串转成数值型扩展:pandas 把某一列中字符串变数值_Pandas对文本数据处理一.str属性二.替换和分隔三.提取子串 1.提取第一个匹配的子串四.生成哑变 ...

起步 Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此 pandas 为时间序列分析提供了很好的支持. Pandas 的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析 (dat ...

引言本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务.有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要.作为额外的福利,我将会进行一些 ...

在进行python数据分析的时候,首先要进行数据预处理. 有时候不得不处理一些非数值类别的数据,嗯, 今天要说的就是面对这些数据该如何处理. 目前了解到的大概有三种方法: 1,通过LabelEncod ...

前言 Pandas是python的一个数据分析包,提供了大量的快速便捷处理数据的函数和方法.其中Pandas定义了Series 和 DataFrame两种数据类型,这使数据操作变得更简单.Series ...

一.生成数据表 1.首先导入pandas库,一般都会用到numpy库,所以我们先导入备用: import numpy as np import pandas as pd 2.导入CSV或者xlsx文件 ...

pandas为我们提供了多种切片方法,而要是不太了解这些方法,就会经常容易混淆.下面举例对这些切片方法进行说明. 数据介绍先随机生成一组数据: In [5]: rnd_1 = [random.ran ...

参加kaggle数据挖掘比赛,就第一个赛题Titanic的数据,学习相关数据预处理以及模型建立,本博客关注基于pandas进行数据预处理过程.包括数据统计.数据离散化.数据关联性分析引入包和加载数据 ...

前言 Pandas是Python当中重要的数据分析工具,利用Pandas进行数据分析时,确保使用正确的数据类型是非常重要的,否则可能会导致一些不可预知的错误发生. Pandas 的数据类型:数据类型本 ...

离散特征的编码分为两种情况: 1.离散特征的取值之间没有大小的意义,比如color:[red,blue],那么就使用one-hot编码 2.离散特征的取值有大小的意义,比如size:[X,XL,XXL ...

开始之前,pandas中DataFrame删除对象可能存在几种情况 1.删除具体列 2.删除具体行 3.删除包含某些数值的行或者列 4.删除包含某些字符.文字的行或者列本文就针对这四种情况探讨一下如 ...