Pandas（八）——分类数据

最新推荐文章于 2025-06-06 09:16:08 发布
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分类专栏： Pandas 文章标签： 数据挖掘
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100天精通Python（数据分析篇）——第75天：Pandas数据预处理之数据标准化
努力让自己发光，对的人才能迎着光而来
02-13 1万+
专栏导读 1. 数据标准化是什么？ 2. 数据标准化的作用 3. 数据标准化的方法 4. 离差标准化 5. 标准差标准化 6. 小数定标标准化
yjs13——pandas数据离散化+数据表的合并
元气少女硕硕子的博客
10-11 1134
在 Pandas 中，（也称为或）是将连续数据转换为离散数据的过程。换句话说，就是把一个范围连续的数值型数据，根据一定的规则划分成多个区间（或称为"箱"），并将每个数据点映射到对应的区间中。离散化通常用于处理连续的数值特征，以便简化分析或用于分类任务。在实际操作中，离散化通常通过将数据分为几个固定区间或者通过使用统计量（如分位数）将数据划分成若干部分。
【Pandas】Pandas数据分类
探索世界，改变世界
11-02 8709
分类是与统计中的分类变量对应的pandas数据类型。分类变量采用有限的，通常是固定的可能值（类别 ; R中的级别）。例如性别，社会阶层，血型，国家归属，观察时间或通过李克特量表评级。 与统计分类变量相比，分类数据可能有一个顺序（例如“强烈同意”与“同意”或“第一次观察”与“第二次观察”），但数值运算（加法，除法......）是不可能的。 分类数据的所有值都是类别或np.nan。顺序由类别的顺序...
Pandas 第8章 分类数据
u011588619的博客
06-27 598
Categoricals 是 pandas 的一种数据类型，对应着被统计的变量。Categoricals 是由固定的且有限数量的变量组成的。比如：性别、社会阶层、血型、国籍、观察时段、赞美程度等等。 与其它被统计的变量相比，categorical 类型的数据可以具有特定的顺序——比如：按程度来设定，“强烈同意”与“同意”，“首次观察”与“二次观察”，但是不能做按数值来进行排序操作（比如：sort_by 之类的，换句话说，categorical 的顺序是创建时手工设定的，是静态的） 类型数据的每一个元素的
Python数据分析--数据预处理
luckygirl
07-25 1500
数据预处理缺失值处理缺失值查看缺失值删除缺失值填充重复值处理 缺失值处理 对于缺失值一般有两种处理方式，一是直接把含有缺失值的数据删除，二是把缺失值的数据用某个值代替 缺失值查看 df >>> 编号 年龄 性别 注册时间 0 A1 54.0 NaN 2018-08-08 1 A2 NaN 女 2018-08-09 2 A3 47.0 女 NaT 3 A...
Pandas-分类数据
zhuo_bao的博客
06-27 539
Pandas-分类数据category的创建及其性质分类变量的创建用Series创建对DateFrame指定类型创建利用内置Categorical类型创建利用cut函数创建分类变量的结构descibe方法categories和ordered属性类别的修改利用set_categories修改利用rename_categories修改利用add_categories添加利用remove_categories移除分类变量的排序序的建立排序分类变量的比较操作与标量或等长序列的比较与另一分类变量的比较 categor
pandas学习笔记-第8章-分类数据
像风一样自由的博客
06-25 316
pandas学习笔记-第8章-分类数据 首先导入库和数据 一、category的创建及其性质 二、分类变量的排序 三、分类变量的比较操作 【练习一】 现继续使用第四章中的地震数据集，请解决以下问题： （a）现在将深度分为七个等级：[0,5,10,15,20,30,50,np.inf]，请以深度等级Ⅰ,Ⅱ,Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ,Ⅵ,Ⅶ为索引并按照由浅到深的顺序进行排序。 （b）在（a）的基础上，将烈度分为4个等级：[0,3,4,5,np.inf]，依次对南部地区的深度和
Pandas学习——分类数据
sosososoon的博客
01-07 2592
cat对象 cat对象的属性 在 pandas 中提供了 category 类型，使用户能够处理分类类型的变量，将一个普通序列转换成分类变量可以使用 astype 方法。 df = pd.read_csv('G:/代码/joyful-pandas-master/data/learn_pandas.csv',usecols = ['Grade', 'Name', 'Gender', 'Height', 'Weight']) df.head() Grade .
Pandas数据分析19——pandas分类数据
weixin_46277779的博客
08-09 785
pandas分类数据的生成和使用基础操作
Pandas 遍历——《Python数据分析库Pandas》
Python老吕的博客
05-24 920
Pandas 提供了丰富的功能来处理和分析数据，而显式遍历通常是不必要的，甚至可能是低效的。通过使用向量化操作、apply()方法以及groupby功能，我们可以更加高效和灵活地处理数据，而无需逐行或逐元素地遍历 DataFrame 或 Series。在实际应用中，我们应该根据具体的需求和数据的规模选择合适的方法来处理数据，以优化性能和代码的可读性。👨‍💻博主Python老吕评论，您的举手之劳将对我提供了无限的写作动力！🤞🔥《Python全栈工程师》《跟老吕学MySQL》
2021-11-07大数据学习日志——Pandas——Pandas数据类型
tingbaobaoo的博客
11-07 1592
01_数据类型简介 学习目标 了解 Numpy 的特点 知道 pandas 中的数据类型 1.1 pandas 数据类型简介 1.1.1 Numpy 介绍 Numpy（Numerical Python）是一个开源的Python科学计算库，用于快速处理任意维度的数组。 1）Numpy 支持常见的数组和矩阵操作 对于同样的数值计算任务，使用 Numpy 比直接使用 Python 要简洁的多 2）Numpy 使用ndarray对象来处理多维数组，该对象是一个快速而灵活的大数据容器 比如我们现在
Pandas系列学习教程——05 pandas数据统计函数
lzylzy66的博客
03-10 1616
随着人工智能的不断发展，数据分析这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习数据分析，本文就介绍了pandas学习的基础内容。本章仅仅简单介绍了pandas数据统计函数的3种方法——汇总类统计、唯一去重和按值计数、相关系数与协方差。
Pandas——练习题一：在校生饮酒消费数据分析
07-25
在本实践练习中，我们将深入探索使用Pandas库对在校生饮酒消费数据进行分析。Pandas是Python编程语言中一个强大的数据分析工具，以其易用性和高效性而受到数据科学家和分析师的广泛欢迎。通过这个练习，我们将熟悉...
MADlib —— 基于 SQL 的数据挖掘解决方案（4）—— 数据类型之矩阵
wzy0623的专栏
06-06 1088
矩阵定义、MADlib 中的矩阵表示、MADlib 中的矩阵运算函数、矩阵与数据分析
PySpark、Plotly全球重大地震数据挖掘交互式分析及动态可视化研究
拓端研究室TRL
06-05 793
Yapeng Zhao 是一名具备专业素养的数据分析师，在数据处理与分析领域积累了扎实的技术能力，其在大数据框架应用、多维数据可视化及分布式计算优化方面的实践经验，为本研究的数据处理效率提升与分析模型构建提供了重要技术支持。项目以1965-2016年全球重大地震数据集（Global Major Earthquake Dataset）为研究对象，综合运用PySpark分布式计算框架、高德地图逆地理编码服务及Plotly动态图表工具，系统性挖掘地震活动的时空规律与能量特征。中国西部因板块构造活动成为地震热点；
HCIP-Datacom-Core Technology V1.0 培训教材（PPT）.rar
06-09
关于HCIP-Datacom认证培训资料，请注意以下重要信息： 官方资料获取途径： 华为官方课程材料仅通过授权培训中心提供 建议访问华为企业技术支持官网（e.huawei.com）查询最新课程信息 联系当地华为授权培训中心（HALP）获取正规培训服务 推荐备考资源： $$ \text{备考资料} = \left{ \begin{array}{l} \text{《HCIP-Datacom-Core Technology 官方考试大纲》} \ \text{华为产品文档（支持网站技术白皮书）} \ \text{ENSP模拟器实验手册} \ \text{华为社区技术论坛案例分享} \end{array} \right. $$ 核心技术重点领域： exam_keypoints = [ "网络架构设计（SDN/NFV）", "路由协议高级应用（OSPFv3, BGP路由策略）", "IPv6过渡技术", "MPLS VPN原理与实践", "QoS部署方案", "网络安全实施方案" ] 实验环境搭建建议： 使用华为eNSP模拟器完成至少80%的拓扑实验 重点练习VXLAN、MPLS VPN等复杂组网场景 建议配置日志记录：[Huawei] info-center enable 最新考试动态： 建议定期查看华为认证官网更新，当前版本V1.0重点关注： $$ \frac{\partial}{\partial t}(\text{网络自动化能力}) > \text{传统配置技能} $$ 如需了解具体技术点解析或实验配置示例，请告知具体方向，我将提供详细说明。备考时请注重理论与实践结合，建议预留至少30%的学习时间用于实验验证。
【东吴证券】大炼化周报：市场供应下滑&成本端支撑，长丝价格走强-2025-01-04.pdf
06-09
【东吴证券】大炼化周报：市场供应下滑&成本端支撑，长丝价格走强-2025-01-04
(源码)基于SSM框架和VUE3的在线宠物商城.zip
最新发布
06-09
# 基于SSM框架和VUE3的在线宠物商城 ## 项目简介 本项目是基于VUE3+SSM框架构建的在线宠物商城，涵盖前台用户界面与后台管理界面。用户能够在前台浏览宠物商品并完成购买，管理员可通过后台对商品、用户等进行管理。 ## 项目的主要特性和功能 1. 前台功能 用户注册与登录实现用户账号创建及登录系统。 浏览宠物商品支持用户查看各类宠物商品信息。 购买宠物商品提供完整的购买流程。 其他相关功能如个人中心、订单管理等。 2. 后台功能 管理员登录保障后台管理的安全性。 商品管理可执行添加、修改、删除商品操作。 用户管理实现对用户信息的查看、修改、删除等。 订单管理对订单进行全面管理。 其他相关管理功能包括系统设置、数据统计等。 ## 安装使用步骤 假设已下载本项目的源码文件，可按以下步骤操作 1. 配置数据库
【中国信通院】制造业上市公司高质量发展研究报告（2024年）-2025-01-09.pdf
06-09
【中国信通院】制造业上市公司高质量发展研究报告（2024年）-2025-01-09
pandas 分类数据转换的函数
01-09
### 使用 Pandas 进行类别型数据处理 对于类别型数据的转换，`pandas` 提供了多种方法来实现这一目标。其中一种常见的方式就是通过 `map()` 方法来进行基于字典映射的数据转换[^3]。 #### 字典映射法 当面对像性别这样的分类变量时——假设数值 '1' 和 '2' 分别代表男性和女性，则可以利用 Python 的字典结构定义这种对应关系，并借助于 `Series.map()` 来完成整个列上所有元素的一次性替换操作： ```python import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ "ID": [1, 2], "Gender_Code": [1, 2] }) # 定义编码到描述性的文字之间的映射关系 gender_mapping = {1: "Male", 2: "Female"} # 应用 map 函数执行批量替换 df["Gender"] = df["Gender_Code"].map(gender_mapping) print(df) ``` 上述代码片段展示了如何使用 `map()` 将整数形式的性别标识符转化为更具可读性的字符串标签。 除了简单的键值对映射外，在遇到更复杂的场景下还可以考虑其他几种方式，比如使用 `replace()` 或者自定义函数作为参数传递给 `map()` 。不过对于大多数情况下来说，直接采用字典已经足够满足需求了。 另外值得注意的是，如果源数据中存在缺失值（NaN），那么默认情况下它们会被保留下来而不受影响；但如果希望改变这一点的话也可以指定额外的关键字参数 `na_action='ignore'` ，这会让那些原本为空白的位置保持不变而不是变成 NaN。
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