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  • 标称型数据:一般在有限的数据中取,只存在“是”,“否”两种结果,一般用于分类。 数值型数据:一般在无限的数据中取,数值比较具体化,例如2.12,4.98等,一般用于回归分析。

    标称型数据:一般在有限的数据中取,只存在“是”,“否”两种结果,一般用于分类。
    数值型数据:一般在无限的数据中取,数值比较具体化,例如2.12,4.98等,一般用于回归分析。

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  • UCI Germny Credit 数值型数据集独立测试数据,按70%比例抽取,剩余30%独立测试。 UCI Germny Credit 数值型数据集独立测试数据.csv
  • 这个时候可以通过*1将文本型数据快速转换为数值型数据。 如下所示: 其中clean函数用于去除字符串中的非打印字符,如Tab制表符等。通过*1,单元格中的内容靠右显示,表示已成功转换为数值型数据。 ...

    从后台导出的销售数据中,金额、订单数等均为文本型数据,无法进行求和计算。
    这个时候可以通过*1将文本型数据快速转换为数值型数据。
    如下所示:
    在这里插入图片描述
    其中clean函数用于去除字符串中的非打印字符,如Tab制表符等。通过*1,单元格中的内容靠右显示,表示已成功转换为数值型数据。

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  • 今天小编就为大家分享一篇numpy判断数值类型、过滤出数值型数据的方法,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 在机器学习实战的学习过程中,其中对数据有一种分类是标称型数据和数值型数据,它们的含义具体如下: 标称型:一般在有限的数据中取,而且只存在‘是’和‘否’两种不同的结果(主要用于分类); 数值型:可以在无限...

    在机器学习实战的学习过程中,其中对数据有一种分类是标称型数据和数值型数据,它们的含义具体如下:

    • 标称型:一般在有限的数据中取,而且只存在‘是’和‘否’两种不同的结果(一般用于分类);
    • 数值型:可以在无限的数据中取,而且数值比较具体化,例如4.02,6.23这种值(一般用于回归分析)。
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    ML之FE:特征工程之数据处理常用案例总结(数值型数据处理、类别型数据处理)及其代码实现

     

     

     

     

    目录

    特征工程之数据处理常用案例总结(数值型数据处理、类别型数据处理)及其代码实现

    数值型数据处理

    (1)、当某列所有数据中50%的分位数为负数的时候,符号取反

    (2)、对数值型数据进行分箱

    (3)、对数值型数据特征进行类别化

    (4)、一行代码(利用apply函数)实现对pandas.dataframe某一列所有数据执行某一函数功能

    类别型数据处理


     

     

     

    特征工程之数据处理常用案例总结(数值型数据处理、类别型数据处理)及其代码实现

    数值型数据处理

    (1)、当某列所有数据中50%的分位数为负数的时候,符号取反

    (1)、当某列所有数据中50%的分位数为负数的时候,符号取反
    import pandas as pd
    from NDataScience.Makedata import data2csv
    data_frame=pd.read_csv('F:\File_Python\Resources\data\data_test01.csv')
    print(data_frame.head())
    
    negative_col='Score'
    if data_frame[negative_col].quantile(0.5) < 0:
        data_frame[negative_col] = -data_frame[negative_col]
    print(data_frame)

     

     

    (2)、对数值型数据进行分箱

    
    #(2)、对数值型数据进行分箱
    import numpy as np
    label_lists=['童年','少年','青年','中年','老年']
    data_frame['Age2Str']=pd.cut(data_frame['Age'],[-np.inf,6,17,40,65,np.inf], labels = label_lists)
    print(data_frame)
    

     

     

    (3)、对数值型数据特征进行类别化

    print('数据类型转换,处理之前:\n',data_frame.dtypes)
    col='Others'
    data_frame[col] = pd.Categorical(data_frame[col], ordered=False)
    print('数据类型转换,处理之后:\n',data_frame.dtypes)
    

     

     

    (4)、一行代码(利用apply函数)实现对pandas.dataframe某一列所有数据执行某一函数功能

    def int2str(score):
        if score >0:
            res='正分' 
        else:
            res='负分' 
        return res
        
    data_frame['Score2Str']=data_frame.Score.apply(int2str)
    print(data_frame)

     

    类别型数据处理

    更新……

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • matlab中定义数值型数据和相关函数

    千次阅读 2019-11-04 19:18:48
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  • 数值型数据的表示

    千次阅读 2018-10-12 22:48:37
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  • 回归预测数值型数据

    2018-06-18 23:04:41
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  • 线性回归处理非数值型数据

    千次阅读 2019-10-06 18:59:11
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空空如也

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