oe = OrdinalEncoder() for i in ['grade', 'subGrade']: tmp = oe.fit_transform(df[i].values.reshape(-1,1)) tmp = pd.DataFrame(tmp) tmp.columns = [i+'new'] df = pd.merge(df, tmp, how='left', left_index=True, right_index=True)
时间: 2024-04-15 10:26:19 浏览: 14
这段代码使用 OrdinalEncoder 对数据框 df 中的 'grade' 和 'subGrade' 列进行编码,并将编码后的结果添加到 df 中。首先,创建一个 OrdinalEncoder 对象 oe。然后,使用循环遍历 'grade' 和 'subGrade' 列。对于每个列,将其值重新整形为一列,并使用 oe 对其进行编码。编码后的结果以 DataFrame 的形式保存在 tmp 中。接下来,将 tmp 的列名改为原列名加上 'new' 后缀。最后,使用 pd.merge 将编码后的结果与原始数据框 df 进行左连接,并根据索引进行合并。
相关问题
Error in cor.test.formula(train4[, 7] ~ train4[, c(2:6, 8:47)], train4) : 'formula' missing or invalid
这个错误可能是因为在运行 `cor.test.formula()` 函数时,指定的 formula 参数无效或缺失。请确保 formula 参数是有效的公式,例如 "y ~ x1 + x2",其中 y 是因变量,x1 和 x2 是自变量。同时,确保数据已正确加载并且变量名称正确。在这个错误信息中,似乎是因为 formula 参数的设置有误。你可以尝试修改代码,比如将 `train4[, 7]` 改为 `subGrade`,表示将 subGrade 作为因变量,将 `train4[, c(2:6, 8:47)]` 改为 `.`,表示将其它所有变量作为自变量,这样可以简化计算。具体代码可参考下面示例:
```
cor.test.formula(subGrade ~ ., train4)
```
如果问题仍然存在,请提供更多的代码和数据信息以便我更好地帮助您解决问题。
梯度下降Python代码合计
梯度下降的Python代码合计包括了以下几个部分的代码实现:
1. 批量梯度下降实现代码:根据引用中的示例数据data.csv,可以使用numpy库来实现梯度下降算法。代码如下:
```python
import numpy as np
def gradient_descent(X, y, alpha, iterations):
m = len(y)
theta = np.zeros((X.shape * 100
if __name__ == "__main__":
data = pd.read_csv("..\\dataset\\raw\\train.csv", index_col='id')
null_info = collect_na_value(data)
plt.figure()
plt.plot(null_info)
plt.show()
```
3. 特征编码代码:根据引用中的示例代码,可以使用pandas和numpy库来对特征数据进行编码转换。代码如下:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
a2z = 'ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ'
a2z_code = np.arange(1, 27)
a2z_mapping = dict(zip(a2z, a2z_code))
data.loc[:, ['grade', 'subGrade']] = data.loc[:, ['grade', 'subGrade']].applymap(lambda g: g.replace(g<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [批量梯度下降的python实现](https://download.csdn.net/download/lic721/10609250)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Python通过机器学习实现对个人信用评估](https://blog.csdn.net/sheziqiong/article/details/125589829)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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