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  • 在前面窗口中,数值型数据控件位于“新式→数值”控件子选板,如图1所示。其中包括数值输入/显示控件,时间标识输入/显示控件,垂直/水平填充/指针滑动,垂直/水平进度条,旋钮,仪表,液罐,温度计,垂直/水平滚动...
  • 对单列数据进行统计 加载数据 import pandas as pd ...常见的数值统计的方法如下: 统计detail中的,单价相关指标 print('最大值',detail.loc[:,'amounts'].max()) print('最小值',detail.loc[:,'amo...

    对单列数据进行统计

    加载数据

    import pandas as pd
    
    detail = pd.read_excel('./meal_order_detail.xlsx')

    常见的数值统计的方法如下:

    统计detail中的,单价相关指标
    print('最大值',detail.loc[:,'amounts'].max())
    print('最小值',detail.loc[:,'amounts'].min())
    print('均值',detail.loc[:,'amounts'].mean())
    print('中位数',detail.loc[:,'amounts'].median())
    print('方差',detail.loc[:,'amounts'].var())
    print('极差',detail.loc[:,'amounts'].ptp())
    print('标准差',detail.loc[:,'amounts'].std())
    print('众数',detail.loc[:,'amounts'].mode())
    print('非空值的数目',detail.loc[:,'amounts'].count())
    print('最大值的位置',detail.loc[:,'amounts'].idxmax())
    print('最小值的位置',detail.loc[:,'amounts'].idxmin())

    describe对于数值型的数据返回8中统计结果

    print('describe',detail.loc[:,'amounts'].describe())

    对多列数据进行统计

    格式如下:

    print('describe',detail.loc[:,['amounts','counts']].describe())  

    简单来说,列的位置加入列名称列表即可

    非数值统计统计

    对于dataframe转化数据类型

    其他类型转化成object,非数值型返回4个数据

    detail.loc[:,'amounts'] = detail.loc[:,'amounts'].astype('object')  
    print(detail.loc[:,'amounts'].describe()
    print(detail.loc[:,'amounts'].dtypes)   

     

    其他类型数据转化成类别型数据

    detail.loc[:,'amounts'] = detail.loc[:,'amounts'].astype('category') 
    print(detail.loc[:,'amounts'].describe()
    print(detail.loc[:,'amounts'].dtypes)   

    detail中那些菜品最火?菜品卖出多少份?

    detail.loc[:,'dishes_name'] = detail.loc[:,'dishes_name'].astype('category')
    print('按照deshed_name统计描述信息:',detail.loc[:,'dishes_name'].describe())        

    发现这里的最火菜品是大碗白饭,但是大碗白饭不是菜品,所有重新计算。

    删除数据中的大碗白饭

    bool_id = detail.loc[:,'dishes_name'] == '白饭/大碗'
    index = detail.loc[bool_id,:].index             
    detail.drop(labels=index,axis=0,inplace=True)   

    把数据类型重新转化,然后再赋给数据本身。

    detail.loc[:,'dishes_name'] = detail.loc[:,'dishes_name'].astype('category')  
    #  在进行统计描述信息                                                                  
    print("按照dishes_name统计描述信息:\n",detail.loc[:,'dishes_name'].describe())        

    在返回数据为

    detail.loc[:,'dishes_name'] = detail.loc[:,'dishes_name'].astype('category')  
    #  在进行统计描述信息                                                                  
    print("按照dishes_name统计描述信息:\n",detail.loc[:,'dishes_name'].describe())        

    在detail中哪个菜品点的最多,点了多少分菜?

    将order_id转变成类别型数据,再进行describe

    detail.loc[:,'order_id'] = detail.loc[:,'order_id'].astype('category')    
    print('按照order_id统计描述信息为:',detail.loc[:,'order_id'].describe())           

    建议在使用时,把数据类型转成category,然后再计算

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  • 【标称型数据和数值型数据】 监督学习一般使用两种类型的目标变量:标称型和数值型 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...

    【标称型数据和数值型数据】

    监督学习一般使用两种类型的目标变量:标称型和数值型

    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)

    监督学习中的分类方法输出是标称型数据。

    监督学习中的回归方法输出是数值型数据。

     

    【标称属性和数值属性】


    属性,表示数据对象的一个特征。

    标称属性(nominal attribute)意味着‘与名称相关’,它的值是一些符号或事物的名称。每个值代表某种类别,编码或状态,因此标称属性又被看作是分类的(categorical)。这些值不必具有有意义的序。在计算机科学中,这些值也被看做是枚举的(enumeration)。在标称属性上,数学运算是没有意义的。

    二元属性(binary attribute)是一种标称属性,只有0,1两种状态。通常0表示不出现,1表示出现。

    序数属性(ordinal attribute),其可能只具有有意义的序或评定(ranking),但是相继值之间的差是未知的,具有先后顺序。序数属性可以通过把数值量的值域划分成有限个有序类别,把数值属性离散化而得到。序数属性的中心趋势可以用它的众数和中位数(有序序列的中间值)表示,但不能定义均值。

    以上属性都是定性的。即它们描述对象的特征,而不给出实际大小或数量。

    数值属性(numeric attribute)是定量的,即它是可度量的量。数值属性可以是区间标度的或比率标度的。

    区间标度属性(interval-scaled attribute)用相等的单位尺度度量。区间属性的值。

    比率标度(ratiao-scaled)属性具有固定零点的数值属性。可以进行数值运算。

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  • 标称型数据和数值型数据

    万次阅读 多人点赞 2017-09-19 10:35:51
    在学习机器学习的工程中,发现有一种名为标称型的数据,具体如下: 标称型:一般在有限的数据中取,而且只存在‘是’...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)

    在学习机器学习的工程中,发现有一种名为标称型的数据,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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  • 假设000001、000012、000123、002345、600356、600378为某些上市公司证券代码,上市公司实证研究中,常常需要用到上市公司证券代码,将字符型转为数值型比较容易,直接用destring命令即可实现,但是数值型转为字符型...

    实现效果

    假设000001、000012、000123、002345、600356、600378为某些上市公司证券代码,上市公司实证研究中,常常需要用到上市公司证券代码,将字符型转为数值型比较容易,直接用destring命令即可实现,但是数值型转为字符型并且补齐6位数的命令比较少见。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

    字符型转为数值型

    destring Stkcd,replace
    

    数值型转为字符型

    tostring Stkcd,replace
    replace Stkcd=substr("000000",1,6-length(Stkcd))+Stkcd
    
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  • 预测数值型数据:回归

    千次阅读 2017-08-29 17:02:01
    本文首先介绍线性回归(具体概念解释可以参考CS229,吴恩达讲义的译文:传送...在这之后引入了局部平滑技术,分析如何更好地你和数据。接下来,本文将探讨回归在"欠拟合"情况下的shrinkage技术,探讨偏差和方差的概念。
  • (1)char字符型数据可以转换成任意一种数值类型,反之亦然。将整数转换成插入型数据时,只用到该数据的低十六位,其余部分被忽略。如:char ch=(char)0xAB0041;...(3)当char型数据转换成数值型时...
  • 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...
  • 本文介绍 Python数据分析师 统计学中需要掌数值型数据的知识。 可以学习到以下知识: 使用直方图掌握数据的整体状态。 数学原理掌握数据的状态有平均数、中位数、标准差。 中位数与均值间的平衡状态。 标准差是表示...
  • 数值型数据的整理与展示数据分组1. 组距分组 (要点)2. 组距分组 (步骤)3. 组距分组 (几个概念)数值型数据的图示1. 分组数据—直方图 (histogram)2. 未分组数据—茎叶图和箱线图3. 时间序列数据—线图 (line plot)4....
  • excel中在用f1:h128范围的数据做做回归分析时,一直提示“回归 - 输入区域包含非数值型数据”,不要把第一行的标题放在内,把 x区域设置为$F2:2:2:h$128,y值也设置成从第二行开始,就可以了 ...
  • 数值型数据的表示

    千次阅读 2018-10-12 22:48:37
    一个数值型数据的完整表示包含三方面: (1)采用什么进位计数制,通俗地讲,就是逢几进几; (2)如何表示一个带符号的数,即如何使符号数字化,这就涉及机器数的编码方法,常用的有原码和补码。 (3)小数点应该如何...
  • categorical or nominal attribute:是只能归于某一类别的非数字型数据,它是对事物进行分类的结果,数据表现为类别,是用文字来描述的。例如: (1)人口按性别分为男、女两类; (2)企业按行业属性分为医药企业、...
  • matlab中定义数值型数据和相关函数

    千次阅读 2019-11-04 19:18:48
    主要介绍数值型数据。 1 数值型 首先数值型分为三种类型:整数、浮点数、复数 1.1 整数 整数分为有符号整数(int8,int16,int32,int64)和无符号整数(uint8,uint16,uint32,uint64),其中u为un...
  • 线性回归处理非数值型数据

    千次阅读 2019-10-06 18:59:11
    线性回归中经常会遇到非数值型数据,即分类型数据,比如性别、所属省份、专业类型等等 分类型数据无法量化,一般会采用哑数据进行处理 如某个数据分为A、B、C三类,即可采用两个哑数据a,b 类型为A时,a=1,b=0 ...
  • DB2数值型数据类型简介

    千次阅读 2013-03-20 20:18:45
    DB2数值型数据 所有的数值都有符号,精度(p),和小数位数(s)。 精度是所包含数值的个数,包括小数,如表的列定义为col dicimal(9,2),那么此列能够存放的做大数据为9999999.99。   下面是51CTO网站上对于...
  • MySQL数据类型 -- 数值型

    千次阅读 2018-09-23 17:45:07
    它主要分为3大类,即:数值型,日期时间性,字符型。而实际上这三类数据类型可以进一步的细分扩展,可以根据业务需要选择最适合的一种。本文主要介绍数值类型,并演示其用法。 ###一、数值型 MySQL支持所有标准SQL的...
  • 分类数据与数值型数据分组 绘制条形图,分组条形图,堆砌条形图,饼图,直方图,茎叶图,箱线图,小提琴图,散点图,3d散点图,气泡图 #数据预处理 load("E:\\研究生学习\\大数据统计基础\\ch2\\example2_1.RData") ...
  • 预测数值型数据:回归(一)

    千次阅读 2016-04-19 16:47:38
    针对标称型数据的预测就是我们常说的分类,针对数值型数据的预测就是回归了。这里有一个特殊的算法需要注意,逻辑回归(logistic regression)是一种用来分类的算法,那为什么又叫“回归”呢?这是因为逻辑回归是...
  • 处理分类数据数值型编码

    千次阅读 2018-06-06 19:19:28
    当我们讨论分类型数据时,我们不区分其取值是否有序。比如T恤尺寸是有序的,因为XL>L>M。而T恤颜色是无序的。在讲解处理分类数据的技巧之前,我们先创建一个新的DataFrame对象:上面创建的数据集含有...
  • 线性回归预测数值型数据

    千次阅读 2018-09-25 16:30:47
    所谓线性回归(linear regression),就是根据训练数据找到一组参数w,利用 y = w*s 对新数据进行预测。 通常使用误差函数为平方误差: 使该误差最小化,求导令其导数为零求得系数w,利用矩阵可以表示为: 该...
  • 使用R并行方式对数值型数据离散化

    千次阅读 2016-08-21 22:51:57
    使用R并行方式对数值型数据离散化 数据的特征按照其取值可以分为连续型和离散型。离散数值属性在数据挖掘的过程中具有重要的作用。比如在信用卡评分模型中,当自变量很多时,并非所有字段对于目标字段来说都是有效...
  • numpy是无法直接判断出由数值与字符混合组成的数组中的数值型数据的,因为由数值类型和字符类型组成的numpy数组已经不是数值类型的数组了,而是dtype=' 1、math.isnan也不行,它只能判断float("nan"): >>> ...
  • python 分类型数据转化数值型

    千次阅读 2020-04-21 23:37:25
    将分类型变量转换成数值型变量的两种方法 一、map映射 性别映射数值 先创建一个map ,再将map映射到表格中的值 sex_mapping = {"male": 0, "female": 1} train_df['Sex'] = train_df['Sex'].map(sex_mapping) 二、...
  • (2)准备数据:回归需要数值型数据,标称型数据将被转化成二值型数据 (3)分析数据:绘出数据的可视化二维图将有助于对数据做出理解和分析,在采用缩减法求得新回归系数之后,可以将新拟合线在图上作为对比 (4)...
  • 数据类型不同,使用起来自然也不同了,数值型数据可以进行加减乘除操作,字符串则不行,而字符串可以进行字符串连接操作,比如将“123”和“456”连接起来,就是“123456”了,数字字符串可以通过基本数据类型的包装...
  • rm(list = ls()) gc()######################读取数据###################### data ("C:/train.csv",sep=",",header=T)data [-1]# data [sample(1:nrow(data),500),] #######################试过
  • 数值型和字符型数据的字节数和取值范围如下表所示:

空空如也

空空如也

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怎么设置数值型数据