classes = np.unique(label)#去重
计数类别:
llabel[‘label’].value_counts()#计算各类别数量
np.sign是将函数的符号析离出来
numpy的argmax,将数组中的最大值得索引返回出来
绘制箱线图
x = ddf[‘label’]
plt.boxplot(x) #垂直显示箱线图
plt.show() #显示该图
plt.boxplot(x,vert = False) #水平显示箱线图
plt.show() #显示该图
ddf.boxplot()##画Dataframe数据的每一列的箱线图
plt.show()
plt.boxplot(x=dt.values,labels=dt.columns,whis=1.5) #columns列索引,values所有数值
plt.show()
#将数据转换成数值类型
x = pd.to_numeric(ddf[‘finance’])
这篇博客介绍了如何使用numpy和pandas进行数据预处理,包括去除重复类别、计算类别数量。同时,通过示例展示了如何利用matplotlib绘制箱线图,无论是垂直还是水平展示,以及对DataFrame的箱线图整体展示。此外,还提到了数据类型的转换方法。
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