data = pd.get_dummies(data) # 对分类变量进行独热编码什么意思

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 import pandas as pd df = pd.DataFrame([ ['green', 'M', 10.1, 'class1'], ['red', 'L', 13.5, 'class2'], ['blue', 'XL', 15.3, 'class

titannic_data.rar

data = pd.get_dummies(data, columns=['Sex', 'Embarked']) 现在，我们可以定义特征和目标变量，然后分割数据集为训练集和测试集。 python X = data.drop(['Survived', 'Name', 'Ticket', 'Cabin'], axis=...

import pandas as pd import numpy as np import time data = pd.read_excel(r"C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx") data.head() """ 数据标准化：Z标准化 """ from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data['Hole'] = scaler.fit_transform(data[['Hole']]) data['Span (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Span (m)']]) data['Bridge length (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Bridge length (m)']]) # 需要进行哑变量编码的列名列表 columns_to_encode = ["Plane linear","Pier type","Foundation type","Bearing type"] # 对指定列进行哑变量编码 data["Plane linear"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Plane linear"]) data["Pier type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Pier type"]) data["Foundation type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Foundation type"]) data["Bearing type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Bearing type"]) #对原始数据集变量与标签分离 X_whole = data[["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"]] y_whole = data[['Vulnerability grade']]

根据你提供的代码，我注意到一个潜在的问题在于对哑变量进行编码时的参数传递方式。pd.get_dummies()函数中的columns参数需要接收一个列名列表，而你传递的是整个列数据。这可能导致错误。你可以将以下部分的...

train_data = pd.get_dummies(train_data)

这段代码使用了pandas库中的get_dummies函数，用于对train_data进行独热编码（One-Hot Encoding）。通过这个函数，将train_data中的分类变量转换为二进制的特征向量，并创建新的虚拟变量列来表示原始数据中的每个...

import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import mean_absolute_error # 读取数据集 data = pd.read_csv('used_cars.csv') # 特征选择 features = ['year', 'mileage', 'make', 'model', 'trim', 'engine', 'transmission', 'drivetrain'] X = data[features] y = data['price'] # 将分类变量进行独热编码 X_encoded = pd.get_dummies(X) # 划分训练集和测试集 train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_encoded, y, random_state=0) # 训练模型 model = DecisionTreeRegressor(random_state=0) model.fit(train_X, train_y) # 预测测试集 pred_y = model.predict(test_X) # 计算MAE mae = mean_absolute_error(test_y, pred_y) print('MAE:', mae)代码详细解读

由于“品牌”、“车型”、“版本”、“发动机类型”、“变速器类型”和“驱动方式”都是分类变量，需要对它们进行独热编码，将它们转换为数值形式。使用Pandas库中的“get_dummies()”函数进行独热编码，将编码后的...

os.chdir("d://lhfx") data = pd.read_csv('tmdbmovies.csv') # 处理缺失值和类别变量 data = data.dropna() data = data.drop(['homepage','keywords'], axis=1) data = pd.get_dummies(data, columns=['genres', 'original_language']) # 划分自变量和因变量 X = data.drop(['revenue'], axis=1) y = data['revenue'] try: float_value = float(Avatar) except ValueError: # 处理无法转换为 float 类型的字符串 # 使用F检验进行特征选择 selector = SelectKBest(score_func=f_regression, k=5) selector.fit(X, y) # 打印得分排名前五的特征 scores = pd.DataFrame({'feature': X.columns, 'score': selector.scores_}) scores = scores.sort_values(by='score', ascending=False) print(scores.head()) 为什么报错

另外，如果您想要使用 F 检验进行特征选择，可能需要对数据进行标准化或归一化处理，以确保各个特征具有相同的权重。您可以使用 Scikit-learn 中的 StandardScaler 或 MinMaxScaler 进行数据的预处理。

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsRegressor from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取CSV文件 data = pd.read_csv("D:/Salary_data.csv") # 去除缺失值 data.dropna(inplace=True) # 将分类变量转换为虚拟变量 data = pd.get_dummies(data) # 将特征和目标变量分开 X = data.drop('Salary', axis=1) y = data['Salary'] # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 标准化特征 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 创建KNN回归器 knn = KNeighborsRegressor(n_neighbors=5) # 在训练集上拟合模型 knn.fit(X_train, y_train) # 在测试集上评估模型 score = knn.score(X_test, y_test) print("R-squared score:", score) R-squared score: 0.6441725303407546 绘制可视化

# 在测试集上进行预测 y_pred = knn.predict(X_test) # 绘制散点图 plt.scatter(y_test, y_pred) plt.xlabel("Actual Salary") plt.ylabel("Predicted Salary") plt.title("KNN Regression - Actual vs. Predicted ...

若X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg'] X_imputed = imputer.fit_transform(X)，我该怎么改X_imputed = imputer.fit_transform(X) X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)

X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed) # 对所有特征进行独热编码 selector.fit(X_imputed, y) X_selected = X_imputed.loc[:, selector.get_support()] # 获取被选中的特征其中，columns=X.columns是用来...

# 导入数据集 data = pd.read_csv("pima.csv") # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

4. 对多分类特征进行独热编码（将其转换为多个二分类特征）； 5. 对数值型特征进行标准化（使其均值为0，方差为1）； 6. 将原始的特征变量删除，并将标准化后的数值型特征与编码后的特征变量合并。这些步骤的目的...

这个代码为什么输出有问题import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 读取数据集 data = pd.read_csv('adult.csv') # 将数据集中的缺失值用平均值进行填充 data = data.fillna(data.mean()) # 将分类变量进行独热编码 data = pd.get_dummies(data) # 将目标变量进行二元编码 data['income'] = data['income'].apply(lambda x: 1 if x == '>50K' else 0) # 将数据集划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop('income', axis=1), data['income'], test_size=0.2, random_state=42) # 对数据集进行标准化处理 scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 使用决策树算法建立分类模型 clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测 y_pred = clf.predict(X_test) # 计算模型的准确率、精确率、召回率和F1值 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) # 输出模型的评估结果 print('Accuracy:', accuracy) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1 Score:', f1) # 将数据集保存为csv文件 data.to_csv('adult_processed.csv', index=False)

代码本身没有明显的语法错误，但是有可能是数据集中存在缺失值导致的。在第6行中，使用平均值填充了缺失...建议在进行填充操作前，先对数据集进行缺失值检测，例如使用 data.isnull().sum() 查看每列中缺失值的数量。

df = pd.get_dummies(data)

这行代码使用 pandas 库中的 get_dummies() 函数，将数据中的分类变量转换为虚拟变量（dummy variables）。具体来说，它会将每个分类变量的每个可能取值（或称为水平）创建一个新的二元变量（0/1），表示该样本是否...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import accuracy_score #读取数据 data = pd.read_csv('JD_消费者数据20180201-20180415.csv') #删除不需要的列 data = data.drop(['customer_id', 'product_id', 'action_date', 'action_id'], axis=1) #处理时间数据，将日期转为距离当前日期的天数 data['customer_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['customer_register_date'])).dt.days data['product_market_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['product_market_date'])).dt.days data['shop_register_date'] = (pd.to_datetime('2018-04-15') - pd.to_datetime(data['shop_register_date'])).dt.days #删除缺失值所在的行 data.dropna(inplace=True) #将分类变量转为数值变量，使用One-hot编码 data = pd.get_dummies(data, columns=['age_range', 'gender', 'brand', 'category', 'shop_category']) #将目标变量转为数值变量，PageView为0，Order为1 data['type'] = data['type'].apply(lambda x: 0 if x == 'PageView' else 1) #读取前五行 data.head(5)

其中，数据处理部分包括删除不需要的列、将时间数据转为距离当前日期的天数、删除缺失值所在的行、将分类变量转为数值变量（使用One-hot编码）以及将目标变量转为数值变量（PageView为0，Order为1）。最后，代码输出...

dummies5 = pd.get_dummies(data['睡眠障碍'], prefix='睡眠障碍') data=data.drop('睡眠障碍',axis=1).join(dummies5) data=data.drop('睡眠障碍_无',axis=1)

具体来说，首先使用 get_dummies 函数对“睡眠障碍”这一列进行 one-hot 编码，并指定前缀为“睡眠障碍”；接着使用 drop 函数将原始数据集中的“睡眠障碍”这一列删除，并将 one-hot 编码得到的多个列添加到...

data = pd.get_dummies(data, columns=['age_range', 'gender', 'brand', 'category', 'shop_category'])解释这段代码

具体来说，data是一个Pandas DataFrame对象，get_dummies方法会将data中的age_range、gender、brand、category和shop_category这些列进行独热编码处理。独热编码是一种将类别型数据转换为数值型...

x=pd.get_dummies(x)

pd.get_dummies(x)是一个用于将分类变量转换为哑变量/指标变量的函数。它将分类变量转换为数值变量，以便更好地在机器学习模型中使用。下面是一个例子：假设我们有一个包含分类变量的数据集，如下所示： ...

import pandas as pd import numpy as np import time data = pd.read_excel(r"C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx") data.head() """ 数据标准化：Z标准化 """ from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data['Hole'] = scaler.fit_transform(data[['Hole']]) data['Span (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Span (m)']]) data['Bridge length (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Bridge length (m)']]) # 需要进行哑变量编码的列名列表 columns_to_encode = ["Pier type","Foundation type","Bearing type","Plane linear"] # 对指定列进行哑变量编码 data["Pier type"] = pd.get_dummies(df, "Pier type"=columns_to_encode)

pd.get_dummies()函数可以对指定的列进行哑变量编码，并返回编码后的数据集data_encoded。需要注意的是，在使用pd.get_dummies()函数时，需要将原始数据集data作为第一个参数传递，并使用columns参数...

import pandas as pd data = pd.read_csv('adult.data', header=None) # 数据预处理 # 去除缺失值 data = data.dropna() # 数据类型转换 data[[0, 2, 4, 10, 11, 12]] = data[[0, 2, 4, 10, 11, 12]].apply(pd.to_numeric) # 特征选择 selected_features = [0, 2, 4, 10, 11, 12, 1, 3, 5, 6, 7, 8, 9] data = data[selected_features] # 数据标准化 from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data[[0, 2, 10, 11, 12]] = scaler.fit_transform(data[[0, 2, 10, 11, 12]]) # 数据编码 data = pd.get_dummies(data) # 将数据集分为训练集和测试集 from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.drop(['<=50K', '>50K'], axis=1), data['<=50K'], test_size=0.2, random_state=42) # 使用决策树算法对训练集进行训练 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X_train, y_train) # 对测试集进行预测，计算准确率和召回率 from sklearn.metrics import accuracy_score, recall_score y_pred = clf.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) # 输出分类结果 print('Accuracy:', accuracy) print('Recall:', recall)

这段代码使用了机器学习中的决策树算法来对成年人收入进行分类，将数据集分为训练集和测试集后，使用训练集进行模型训练，然后使用测试集进行预测，并计算准确率和召回率。其中，数据预处理包括去除缺失值、数据类型...

utlog.sqlite

data = pd.get_dummies(data) # 对分类变量进行独热编码什么意思

data['sex'] = pd.get_dummies(data['sex'])['female']data['who'] = pd.get_dummies(data['who'])['man']这两行代码什么意思

相关推荐

data = pd.get_dummies(data) # 对分类变量进行独热编码什么意思

data['sex'] = pd.get_dummies(data['sex'])['female']data['who'] = pd.get_dummies(data['who'])['man']这两行代码什么意思

相关推荐

pandas使用get_dummies进行one-hot编码的方法

titannic_data.rar

train_data = pd.get_dummies(train_data)

若X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg'] X_imputed = imputer.fit_transform(X)，我该怎么改X_imputed = imputer.fit_transform(X) X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)

df = pd.get_dummies(data)

dummies5 = pd.get_dummies(data['睡眠障碍'], prefix='睡眠障碍') data=data.drop('睡眠障碍',axis=1).join(dummies5) data=data.drop('睡眠障碍_无',axis=1)

data = pd.get_dummies(data, columns=['age_range', 'gender', 'brand', 'category', 'shop_category'])解释这段代码

x=pd.get_dummies(x)

utlog.sqlite

大家在看

Compax 3 调试步骤.pdf

Code-Generation-ARM-Compiler-V5.05update

Morpho3.2操作手册

seadas海洋遥感软件使用说明

Fundamentals of Wireless Communication-David Tse -课后习题答案

最新推荐

utlog.sqlite

钢结构原理课程设计：露顶式平面钢闸门设计任务及指南

易语言例程：用易核心支持库打造功能丰富的IE浏览框

管理建模和仿真的文件

STM32F407ZG引脚功能深度剖析：掌握引脚分布与配置的秘密（全面解读）

给出文档中问题的答案代码

Docker构建与运行Next.js应用的指南

"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

【热传递模型的终极指南】：掌握分类、仿真设计、优化与故障诊断的18大秘诀

python经典题型和解题代码