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  • 数据科学中经常出现的标签为文本型的,因为需要转化数值型,以便后续处理。 1.读取数据 import pandas as pd data = pd.read_csv('all_data.txt',delimiter='\t') data.head() 2.对标签列进行替换 data_class={...

    数据科学中经常出现的标签为文本型的,因为需要转化为数值型,以便后续处理。

    1.读取数据

    import pandas as pd
    data = pd.read_csv('all_data.txt',delimiter='\t')
    data.head()
    

    python将数据集中文本标签替换成数值型

    2.对标签列进行替换

    data_class={'否':0,'是':1}
    data['是否过线']=data['是否过线'].map(data_class)
    

    python将数据集中文本标签替换成数值型
    在这里插入图片描述

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  • 简要描述一下SQL中的五种数据类型:字符型,文本型,数值型,逻辑型和日期型 字符型  VARCHAR VS CHAR  VARCHAR型和CHAR型数据的这个差别是细微的,但是非常重要。他们都是用来储存字符串长度小于255的字符...
     简要描述一下SQL中的五种数据类型:字符型,文本型,数值型,逻辑型和日期型
    

    字符型

      VARCHAR VS CHAR
      VARCHAR型和CHAR型数据的这个差别是细微的,但是非常重要。他们都是用来储存字符串长度小于255的字符(?sql server中varchar类型最大长度可以到8000,oracle中可以到4000)。
      假如你向一个长度为四十个字符的VARCHAR型字段中输入数据Bill Gates。当你以后从这个字段中取出此数据时,你取出的数据其长度为十个字符——字符串Bill Gates的长度。 现在假如你把字符串输入一个长度为四十个字符的CHAR型字段中,那么当你取出数据时,所取出的数据长度将是四十个字符。字符串的后面会被附加多余的空格。
      当你建立自己的站点时,你会发现使用VARCHAR型字段要比CHAR型字段方便的多。使用VARCHAR型字段时,你不需要为剪掉你数据中多余的空格而操心。
      VARCHAR型字段的另一个突出的好处是它可以比CHAR型字段占用更少的内存和硬盘空间。当你的数据库很大时,这种内存和磁盘空间的节省会变得非常重要
      但是VARCHAR型字段在读取得效率上却比不上CHAR,对于已经限定字符长度的字段来说用char则优于varchar,因为可以获得更快的读取速度。例如日期字段固定格式为yyyy-MM-dd型的字段,固定长度是10了,那么用CHAR则读取速度会更快。

    文本型

      TEXT(Sql Server)
      使用文本型数据,你可以存放超过二十亿个字符的字符串。当你需要存储大串的字符时,应该使用文本型数据。
      注意文本型数据没有长度,而上一节中所讲的字符型数据是有长度的。一个文本型字段中的数据通常要么为空,要么很大。
      当你从HTML FORM的多行文本编辑框(TEXTAREA)中收集数据时,你应该把收集的信息存储于文本型字段中。但是,无论何时,只要你能避免使用文本型字段,你就应该不使用它。文本型字段既大且慢,滥用文本型字段会使服务器速度变慢。文本型字段还会吃掉大量的磁盘空间。
      一旦你向文本型字段中输入了任何数据(甚至是空值),就会有2K的空间被自动分配给该数据。除非删除该记录,否则你无法收回这部分存储空间。

    数值型

      SQL支持许多种不同的数值型数据。你可以存储整数 INT 、小数 NUMERIC、和钱数 MONEY。
      INT VS SMALLINT VS TINYINT
      他们的区别只是字符长度:
      INT型数据的表数范围是从-2,147,483,647到2,147,483,647的整数
      SMALLINT 型数据可以存储从-32768到32768的整数
      TINYINT 型的字段只能存储从0到255的整数,不能用来储存负数
      通常,为了节省空间,应该尽可能的使用最小的整型数据。一个TINYINT型数据只占用一个字节;一个INT型数据占用四个字节。这看起来似乎差别不大,但是在比较大的表中,字节数的增长是很快的。另一方面,一旦你已经创建了一个字段,要修改它是很困难的。因此,为安全起见,你应该预测一下,一个字段所需要存储的数值最大有可能是多大,然后选择适当的数据类型。
      NUMERIC
      为了能对字段所存放的数据有更多的控制,你可以使用NUMERIC型数据来同时表示一个数的整数部分和小数部分。NUMERIC型数据使你能表示非常大的数——比INT型数据要大得多。一个NUMERIC型字段可以存储从-1038到1038范围内的数。NUMERIC型数据还使你能表示有小数部分的数。例如,你可以在NUMERIC型字段中存储小数3.14。
      当定义一个NUMERIC型字段时,你需要同时指定整数部分的大小和小数部分的大小。如:NUMERIC(23,0)
      一个 NUMERIC型数据的整数部分最大只能有28位,小数部分的位数必须小于或等于整数部分的位数,小数部分可以是零。
      MONEY VS SMALLMONEY
      你可以使用 INT型或NUMERIC型数据来存储钱数。但是,专门有另外两种数据类型用于此目的。如果你希望你的网点能挣很多钱,你可以使用MONEY型数据。如果你的野心不大,你可以使用SMALLMONEY型数据。MONEY型数据可以存储从-922,337,203,685,477.5808到922,337,203,685,477.5807的钱数。如果你需要存储比这还大的金额,你可以使用NUMERIC型数据。
      SMALLMONEY型数据只能存储从-214,748.3648到214,748.3647 的钱数。同样,如果可以的话,你应该用SMALLMONEY型来代替MONEY型数据,以节省空间。

    逻辑型

      BIT
      如果你使用复选框( CHECKBOX)从网页中搜集信息,你可以把此信息存储在BIT型字段中。BIT型字段只能取两个值:0或1。

    日期型

      DATETIME VS SMALLDATETIME(Sql Server)
      一个 DATETIME型的字段可以存储的日期范围是从1753年1月1日第一毫秒到9999年12月31日最后一毫秒。如果你不需要覆盖这么大范围的日期和时间,你可以使用SMALLDATETIME型数据。它与DATETIME型数据同样使用,只不过它能表示的日期和时间范围比DATETIME型数据小,而且不如DATETIME型数据精确。一个SMALLDATETIME型的字段能够存储从1900年1月1日到2079年6月6日的日期,它只能精确到秒。DATETIME型的字段用8个字节存储日期时间值,而SMALLDATETIME型的字段只使用4个字节存储精确到1分钟的日期时间。
      DATETIME型字段在你输入日期和时间之前并不包含实际的数据,认识这一点是重要的。

    编辑本段安全问题

      由于 SQL 指令在部份进阶使用时,语法会依照特定条件来变换,而且若是表格中的字段过多时,许多开发人员都会习惯以字串组立的方式建立 SQL 指令,而且又使用系统管理员级的帐户连到数据库,因此让黑客有机会利用 SQL 的组立方式进行攻击,像是在指令中添加部份刺探性或破坏性的指令 (例如 DROP TABLE、DROP DATABASE 或是 DELETE * FROM myTable 等具破坏性的指令),让数据库的资料或实体服务器被破坏,导致服务中断或是系统瘫痪等后果,此种攻击手法称为SQL注入(SQL Injection)。目前实务上较有效的防御方法,就是全面改用参数化查询,或是检查输入数据,过滤掉可能的危险指令或数据来防范。
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  • Python实现文本型数据的向量化:TF-IDF

    千次阅读 2017-09-26 17:05:18
    1.对于文本型数据的分类处理(或者其他的处理),根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后,大家都知道,计算机是处理不了汉字的,对于文本型的词我们如何才能让计算机处理呢?我们可以通过TF-IDF将文本型的...
    
    

    1.对于文本型数据的分类处理(或者其他的处理),根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后,大家都知道,计算机是处理不了汉字的,对于文本型的词我们如何才能让计算机处理呢?我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述,网上的资源非常多,这里我主要来看看是如何实现的。
    2.测试数据的准备(pca.txt)
    1,纵坐标 是 该词 在该 文章 中 的 权重
    0,其 出发点 是 一个词 对于 分类 的 重要性 不但 取决于 其在 整个语料 中 出现 的 概率
    0,那么 它 对于 分类 的 重要性 也是 不同 的
    1,我们 是 祖国 的 接班人
    说明:,前面的是类别,后面的是伪造的一些分词的结构,通过空格分割,具体的一篇文章,可以通过分词器将其分割成这样的。
    3.代码实现
    LableWords.scala
    package com.iflytek.classifier
    import java.io.Serializable
    case class LableWords(label:String,words:Array[String]) extends Serializable{

    }

    TestTfIdf.scala
    package com.iflytek.tfidf
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
    import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
    import org.apache.spark.ml.feature.IDF
    import com.iflytek.classifier.LableWords
    import org.apache.log4j.Logger
    import org.apache.log4j.Level
    object TestTfIdf {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sc=SparkSession.builder().master("local").appName("tfidf").getOrCreate()
        Logger.getRootLogger.setLevel(Level.OFF)
        import sc.implicits._
        val dataFile=sc.sparkContext.textFile("E:\\test\\pca.txt", 10)
        .map { line => val split=line.split(",")
          LableWords(split(0),split(1).split(" ")) }.toDS
        val tf=new HashingTF().setInputCol("words").setOutputCol("rawfeatures").setNumFeatures(10000)//10000表示设置的特征数
        val tfdata=tf.transform(dataFile)
        val idf=new IDF().setInputCol("rawfeatures").setOutputCol("features").fit(tfdata)
        val idfdata=idf.transform(tfdata) 
        idfdata.select("label", "features").foreach { x => println(x.apply(0)+" "+x.apply(1)) }
      }
    }
    4.运行结果截图


    说明:最左边的是类别(0,1)右边的10000是特征数,就是第一个[]里面的数据是每个词被转换成的数字,范围应该在特征数之间,后面的[]是这个词对应的tfidf的值。

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  • 文本型数据的向量化:TF-IDF

    千次阅读 2017-05-03 16:44:11
    1.对于文本型数据的分类处理(或者其他的处理),根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后,大家都知道,计算机是处理不了汉字的,对于文本型的词我们如何才能让计算机处理呢?我们可以通过TF-IDF将文本型的...
    1.对于文本型数据的分类处理(或者其他的处理),根据ik和jcseg等分词器先对它们进行分词处理之后,大家都知道,计算机是处理不了汉字的,对于文本型的词我们如何才能让计算机处理呢?我们可以通过TF-IDF将文本型的数据向量化。对于TF-IDF的概念我就不再阐述,网上的资源非常多,这里我主要来看看是如何实现的。
    2.测试数据的准备(pca.txt)
    1,纵坐标 是 该词 在该 文章 中 的 权重
    0,其 出发点 是 一个词 对于 分类 的 重要性 不但 取决于 其在 整个语料 中 出现 的 概率
    0,那么 它 对于 分类 的 重要性 也是 不同 的
    1,我们 是 祖国 的 接班人
    说明:,前面的是类别,后面的是伪造的一些分词的结构,通过空格分割,具体的一篇文章,可以通过分词器将其分割成这样的。
    3.代码实现
    LableWords.scala
    package com.iflytek.classifier
    import java.io.Serializable
    case class LableWords(label:String,words:Array[String]) extends Serializable{
    }

    TestTfIdf.scala
    package com.iflytek.tfidf
    import org.apache.spark.sql.SparkSession
    import org.apache.spark.ml.linalg.Vectors
    import org.apache.spark.ml.feature.HashingTF
    import org.apache.spark.ml.feature.IDF
    import com.iflytek.classifier.LableWords
    import org.apache.log4j.Logger
    import org.apache.log4j.Level

    object TestTfIdf {
      def main(args: Array[String]): Unit = {
        val sc=SparkSession.builder().master("local").appName("tfidf").getOrCreate()
        Logger.getRootLogger.setLevel(Level.OFF)
        import sc.implicits._
        val dataFile=sc.sparkContext.textFile("E:\\test\\pca.txt", 10)
        .map { line => val split=line.split(",")
          LableWords(split(0),split(1).split(" ")) }.toDS
        val tf=new HashingTF().setInputCol("words").setOutputCol("rawfeatures").setNumFeatures(10000)//10000表示设置的特征数
        val tfdata=tf.transform(dataFile)
        val idf=new IDF().setInputCol("rawfeatures").setOutputCol("features").fit(tfdata)
        val idfdata=idf.transform(tfdata) 
        idfdata.select("label", "features").foreach { x => println(x.apply(0)+" "+x.apply(1)) }
      }
    }
    4.运行结果截图
    说明:最左边的是类别(0,1)右边的10000是特征数,就是第一个[]里面的数据是每个词被转换成的数字,范围应该在特征数之间,后面的[]是这个词对应的tfidf的值。
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  • 文本型数据特征化(特征提取)

    千次阅读 2019-01-25 15:39:03
    如果样本本身就是数字的,那么样本本身就可以作为特征用于训练我们的模型,那么如果样本本身是文字样本,如做文本分析等机器学习工作时,该如何提取特征? 1. 词集模型 单词构成的集合,集合中每个元素都只有一...
  • POI设置excel格式为文本格式

    万次阅读 2017-11-03 18:18:04
    java使用POI下载导入模板,常常会因为自带的格式常规,导致导入的数据型内容,默认带四位小数,或者超过12位后使用科学计数表示,但是服务器又需要验证数据的准确性,所以往往很难校验数据的准确性,用户输入也...
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  • 为文本数据创建索引

    千次阅读 2014-03-19 18:35:24
    比较长的文本字段,比如存储URL的字段,可能类型VARCHAR(300),如果要对这个字段建立非聚集索引,由于非聚集索引本身存储了索引字段的值,所以这个索引一定也比较大。耗费存储空间、内存空间不说,比较的性能也好...
  • Excel:文本型日期转化数值型日期

    千次阅读 2019-09-12 15:49:02
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  • Python基于分隔符的文本数据存取

    千次阅读 2021-02-13 16:59:42
    文本型文件是常见的可以用来存储数据的文件,使用文本文件存储数据的优点在于直观、存取方便,不足之处在于数据量达到一定规模后,读写和检索的速度会变得较为缓慢。 常见的存储文本数据的文本文件主要有两种:一种...
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  • 文本数据可视化

    千次阅读 2019-02-21 19:38:07
    文本数据可视化 我们把文档作为我们生活中的主要信息产物 由于网络基础设施的存在,近年来,我们对文档的访问量大幅增长 管道 文本可视化流程: 典型的文本挖掘技术 文本信息挖掘:  文本数据预处理  ...
  • JAVA设置EXCEL单元格为文本格式

    万次阅读 2013-04-28 13:18:41
    //新增的四句话,设置CELL格式为文本格式 HSSFCellStyle cellStyle2 = demoWorkBook.createCellStyle(); HSSFDataFormat format = demoWorkBook.createDataFormat(); cellStyle2.setDataF
  • 日期时间型数据设置掩码

    千次阅读 2013-12-21 17:35:37
    字段数据类型常规日期 1994-6-19 17:34:23 设置掩码0000-00-00\ 00:00:00 输入之后,老是出现错误框,怎么回事? 错误提示:您该字段输入的值无效 例如:您可能在数值字段中输入了文本或是大于Field...
  • 利用Python读取外部数据文件我们针对Python如何获取外部数据做一个详细的介绍,从中我们将会学习以下4个方面的数据获取:1、读取文本文件的数据,如txt文件和csv文件2、读取电子表格文件,如Excel文件3、读取统计...
  • 实现功能:选中当前工作表中的所有数据内容,将文本型数字转换数值型数字。 缺点:日期格式的字符串会变成数值 Sub 转数值型数字() With ActiveSheet.UsedRange .NumberFormatLocal = "G/通用格式" .Value = ....
  • 某一单元格内是日期型数据,如何把此列所有的日期型数据批量转换成文本型的字符串
  • excel把科学计数值型转化成文本型

    千次阅读 2019-03-09 20:54:55
    1.首先打开有科学计数法显示的Excel,如图: 2.选中有科学计数法的数据在Excel最上面的...4.进入文本分列向导第3步,在列数据格式上选择“文本“格式,如图: 5.最后点击完成,就把科学计数的数值转化成文...
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空空如也

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怎么设置数据为文本型