temp = data[data['type']=='PageView']

时间: 2024-05-24 07:14:55 浏览: 46
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PageView适配.zip

这行代码是在一个数据集中筛选出所有类型为'PageView'的数据，并将其存储在一个名为'temp'的变量中。假设数据集是一个Pandas DataFrame对象，那么这行代码使用了DataFrame的布尔索引功能，通过比较每一行数据的'type'列是否等于'PageView'，返回一个由布尔值组成的Series对象，然后将这个Series对象作为DataFrame的索引，从而获取所有'type'为'PageView'的数据行。
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dict_type = {'PageView':0, 'Order':1, 'Follow':2, 'Comment':3} data['type'] = data['type'].map(dict_type) data.head()可以变成多分类码

dict_type = {'PageView':0, 'Order':1, 'Follow':2, 'Comment':3} data['type'] = data['type'].map(dict_type) # 将'type'列进行one-hot编码 one_hot = pd.get_dummies(data['type'], prefix='type') data = pd....

多分类dict_type = {'PageView':0, 'Order':1, 'Follow':2, 'Comment':3} data['type'] = data['type'].map(dict_type) data.head()改成独热编码怎么写

使用 pandas 库的 get_...执行上述代码后，data 中的 'type' 列将被替换为四列 'type_0'、'type_1'、'type_2' 和 'type_3'，分别表示原来的四个类别。如果样本属于某个类别，则对应列的值为 1，否则为 0。
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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...

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)为什么要进行这样的特征选择

这段代码中并没有进行特征选择，而是进行了数据预处理和特征工程。 数据预处理的部分包括删除不需要的列、处理时间数据、删除缺失值所在的行，并将目标变量转为数值变量。 特征工程的部分包括将分类变量转为数值...

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数据集叫data，有一列type，里面有四种情况，分别是pageview，follow，order，comment。我想要算customer_id的路径行为转化率，分别是浏览转为购买，收藏转为购买，评论转为购买，代码该怎么写

grouped = data.groupby(['customer_id', 'type']).size().unstack(fill_value=0) # 计算浏览转为购买的转化率 grouped['view_to_order'] = grouped['order'] / grouped['pageview'] # 计算收藏转为购买的转化率 ...

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