m0_57993136的博客

导入数据 data = pd.read_excel('C:/Users/hp/Documents/实验数据1.xlsx') 发现数据中有缺失值，这些缺失值对于我的研究没有任何影响，可以直接删除，但是通常情况下不会这么做会删除一整个变量： data=data.dropna(axis = 1)#axis=1时删除列。axis=0时删除行 data.head() 然后再实现one-hot编码： ...

在我们平常使用的数据中可能除了数值型还会有文本类型，这时候我们可以使用哑特征处理，例如我在问卷调查中得到的数据如下： 如果不进行处理根本就不能分析， 接下来进行哑特征处理： 先打印查看一下数据类型 再查看是否有NULL值 进行处理： 最后再查看： 这样就好了 ...