get_dummies

python 分类型数据转化数值型

map,再将map映射到表格中的值sex_mapping={"male":0,"female":1}train_df['Sex']=train_df['Sex'].map(sex_mapping)二、get_dummies
棒棒糖one·2020-07-08 21:41

pandas使用get_dummies进行one-hot编码

原文地址：http://blog.csdn.net/lujiandong1/article/details/52836051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],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方
ju22·2020-07-02 06:37

独热编码One-Hot-Encoding与哑编码dummies、factorize的区别、联系

factorize的区别、联系独热（onehot）编码基本知识点Pandas中dummies、factorize的用法详解pd.factorize()与哑变量变换pd.get_dummies()相较的优势get_dummies
Yale曼陀罗·2020-06-29 06:24

离散数据特征编码

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pandas.get_dummies例如：颜色(Red,Blue,Green)处理函数：get_dummies
andrew_CS·2020-06-25 04:43

训练集产生的onehot编码特征如何在测试集、预测集复现

数据处理中有时要用到onehot编码，如果使用pandas自带的get_dummies方法，训练集产生的onehot编码特征会跟测试集、预测集不一样，正确的方式是使用sklearn自带的OneHotEncoder
阳望·2020-06-25 01:14

当OneHotEncoder遇上字符串类型的类别变量 ValueError：could not convert string to float

在对字符型的类别变量进行OneHotEncoder独热编码的时候，不懂大家有没有遇到过下面的问题使用pandas中的get_dummies是可以编码的但是用sklearn中的OneHotEncoder的时候
大肥豆子·2020-06-23 02:26

pandas的get_dummies

我理解get_dummies是将拥有不同值的变量转换为0/1数值。打个比方，小明有黄、红、蓝三种颜色的帽子，小明今天戴黄色帽子用1表示，红色帽子用2表示，蓝色帽子用3表示。
dechuan·2020-03-28 06:40

数据表示和特征表示

get_dummies：自动变换所有具有对象类型（比如字符串）的列或所有分类的列values：将data_dummies数据框转换为Numpy数组。
crazysheng·2020-03-06 07:11

pandas使用技巧【16】如何使用dummy variables

dataframe["newcol"]=dataframe.oldcol.map({"female":0,"male":1})使用get_dummies()方法pd.get_dummies(dataframe.somecol
夜雨寒山·2020-02-26 08:35

关于OrdinalEncoder 、OneHotEncoder 、get_dummies、LabelEncoder的用法与作用

OrdinalEncoder/OneHotEncoder/get_dummies三个方法都能够将离散的类别特征转换成由数字代表的类别特征.但是三者的特征又不尽相同不扩展特征个数OrdinalEncoder
SeekerLinJunYu·2019-12-17 00:49

OneHotEncoder 和 get_dummies

OneHotEncoder和get_dummies都是将分类变量（categoricalfeatures）转化为数字变量（numericalfeatures）的方法。为什么要转化为数字变量呢？
泡泡_e661·2019-11-02 06:13

python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

不过这种方法适用范围有限；3，通过get_dummies方法来转换。importpandasaspdfromioimportStringIO
·2019-09-22 22:36

深入浅出Python机器学习10——数据表达与特征工程

例如我们在之前使用pandas的get_dummies将adult数据集中的类型特征转换成了用0和1表达的数值特征。
繁华落尽心伤·2019-09-08 16:31

离散型特征处理get_dummies()方法

官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.get_dummies.htmlget_dummies()：对离散型数据进行one-hot编码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
勤劳的大乐乐·2019-05-16 09:05

MLb-018 61《Python机器学习基础教程》归纳(下)

分类变量1、One-Hot编码（虚拟变量）1）检查字符串编码的分类数据（可能有表示不同但是含义相同的数据：man、male等）print(data.gender.value_counts())2）利用get_dummies
ZIYUE WU·2019-04-08 09:24

pandas - 数据离散化

学习目标应用cut、qcut实现数据的区间分组应用get_dummies实现数据的哑变量矩阵应用：找出股票的涨跌幅异动（异常）值1为什么要离散化（了解）连续属性离散化的目的是为了简化数据结构，数据离散化技术可以用来减少给定连续属性值的个数
梦因you而美·2019-03-12 08:35

python数据分析与挖掘（二十二）--- Pandas高级处理-数据离散化

4.7高级处理-数据离散化学习目标目标应用cut、qcut实现数据的区间分组应用get_dummies实现数据的one-hot编码应用找出股票的涨跌幅异动（异常）值内容预览4.7.1什么是数据的离散化4.7.2
python爬虫人工智能大数据·2019-01-28 21:42

pd-- get_dummies进行one-hot编码

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],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码>importpandasaspddf=pd.DataFrame([['green',
寒月谷·2018-09-07 15:23

pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法

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],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码importpandasaspddf=pd.DataFrame([['green','
BYR_jiandong·2018-07-10 10:24

python数据分析十六：pandas的面元划分和哑变量(get_dummies()、哑变量)

数学名词离散化和面元划分：就是分组，进行相应的计算对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元），分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数：pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。你可以将其看作一组表示面元名称的
照片怎么加不上·2018-06-25 08:56

python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

不过这种方法适用范围有限；3，通过get_dummies方法来转换。importpandasaspdfromioimportStringIO
IT界的小小小学生·2018-05-08 12:36

Pandas：类别变量向量化--get_dummies

importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrame一、向量化df=DataFrame({'key':['b','b','a','c','a','b'],'data1':range(6)})print(df)data1key00b11b22a33c44a55bprint(pd.get_dummies(df['key']))a
BQW_·2018-04-16 18:26

python数据预处理之将类别数据转换为数值的方法

不过这种方法适用范围有限；3，通过get_dummies方法来转换。importpandasaspdfromioimportStringIO
a33445621·2017-12-17 20:25

python中get_dummies实践

一、实践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],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}说明：对于有大小意义的离散特征，直接使用映射就可以了，{'XL':3,'L':2,'M':1}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行o
Gunther17·2017-11-16 21:41

python+数据过滤、清理、转换

本篇博客主要内容1）移除重复数据（duplicated）2）利用函数或映射进行数据转换（map）3）替换值（replace）4）重命名轴索引5）检测和过滤异常值（逻辑索引）6）随机采样或选出随机子集7）计算哑变量（get_dummies
LY_ysys629·2017-06-29 10:44

数据挖掘（pandas&xgboost）

使用get_dummies进行one-hot编码（查看时间字段的类型，如果不是datetime类型需要to_datetime转化）例如：下面代码实现对age字段的转化，其中convert_age为转化函数
a_victory·2017-06-02 10:43

pandas使用get_dummies进行one-hot编码

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],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码importpandasaspddf=pd.DataFrame([['green','
BYR_jiandong·2016-10-17 09:41
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