字符串特征怎么和数字型特征组合

字符串特征和数字型特征可以通过以下几种方式进行组合：

1. 字符串特征编码成数字型特征：将字符串特征转换成数字型特征，例如将不同颜色编码成不同的数字，将不同的地区编码成不同的数字，这样就可以将字符串特征和数字型特征一起使用。

2. 字符串特征和数字型特征拼接成新特征：将字符串特征和数字型特征进行拼接，创建新特征。例如，将商品名称和价格拼接成一个新特征，这样可以同时考虑商品名称和价格对销售量的影响。

3. 字符串特征和数字型特征分别建模：将字符串特征和数字型特征分别用于不同的模型中，然后将它们的预测结果结合起来。例如，将商品名称作为分类模型的输入，将价格作为回归模型的输入，然后将它们的预测结果结合起来，得到最终的预测结果。

4. 字符串特征和数字型特征交互建模：将字符串特征和数字型特征交互建模，例如使用交互项来表示商品名称和价格之间的相互作用，这样可以更准确地预测销售量。

相关问题

给定一个完全由数字字符（‘0’,‘1’,‘2’,…,‘9’）构成的字符串str，请写出str的p型编码串。例如：字符串122344111可被描述为"1个1、2个2、1个3、2个4、3个1"，因此我们说122344111的p型编码串为1122132431；类似的道理，编码串101可以用来描述1111111111；00000000000可描述为"11个0"，因此它的p型编码串即为110；100200300可描述为"1个1、2个 0、1个2、2个0、1个3、2个0"，因此它的p型编码串为112012201320。(c++)

下面是一个将给定字符串进行p型编码的 C++ 程序：

#include <iostream>
#include <string>

using namespace std;

string pEncoding(string str) {
    string result = "";
    int count = 1;
    char prev = str[0];
    for (int i = 1; i < str.length(); i++) {
        if (str[i] == prev) {
            count++;
        } else {
            result += to_string(count) + prev;
            count = 1;
            prev = str[i];
        }
    }
    result += to_string(count) + prev;  // 处理最后一个数字串
    return result;
}

int main() {
    string str = "122344111";
    string pCode = pEncoding(str);
    cout << pCode << endl;  // 输出p型编码串

    return 0;
}

程序通过遍历字符串中的每个字符，统计相同字符出现的次数，最后将每个数字串的长度和数字字符组合成一个字符串，即为p型编码串。

将excel中文本格式数字转换为浮点型时保留原有有效数字的python代码及详细介绍

对于将Excel中的中文本格式数字转换为浮点型，并保留原有有效数字的Python代码，可以使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件，并且利用apply函数将每个单元格的内容进行转换。以下是代码示例：

import pandas as pd

def convert_number(cell):
    # 如果单元格内容为NaN，则返回NaN
    if pd.isna(cell):
        return pd.NaT
    else:
        # 获取单元格中原有的有效数字字符串
        num_str = ''.join(filter(lambda x: x.isdigit() or x == '.', str(cell)))
        # 将有效数字字符串转换为浮点型，保留原有精度
        try:
            return round(float(num_str), len(num_str.split('.')[-1]))
        except ValueError:
            # 如果转换失败，返回NaN
            return pd.NaT
        
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')
# 对每个单元格应用转换函数
df = df.applymap(convert_number)

在上述代码中，先定义了一个名为convert_number的函数，作为单元格内容转换的具体实现。该函数首先判断单元格内容是否为NaN，如果是，则直接返回pd.NaT；否则，使用filter函数筛选出字符串中的所有数字和小数点字符，并使用join函数将其组合成有效数字字符串。接着，尝试将有效数字字符串转换为浮点型，并且利用split函数获取小数点后的位数，进而使用round函数保留原有精度。如果转换失败，则返回pd.NaT。

接下来，使用pandas库中的read_excel函数读取Excel文件，将每个单元格的内容都应用上述转换函数，并保存到一个新的DataFrame中。最终，可使用to_excel函数将新的DataFrame保存为Excel文件。

需要注意的是，上述代码仅适用于中文本格式的数字（例如，一千二百三十四），而对于其他格式（例如，1,234），可能需要稍微修改一下转换函数的实现，以满足不同的需求。