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将原始数据中的字符串特征转化为模型可以识别的数字特征可是使用pandas自带的factorzie方法。 原始数据的job特征值如下 都是字符串特征,无法用于训练，当然可以单独建立map硬编码处理，但
使用astype如下： df[[column]] = df[[column]].astype(type) type即int、float等类型。 示例： import pandas as pd
代码如下，步骤流程在代码注释中可见： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd from pyspark.sql import SparkSessio
pandas中一个很便捷的使用方法通过loc、iloc、ix等索引方式，这里记录一下： df.loc[条件,新增列] = 赋初始值 如果新增列名为已有列名，则在原来的数据列上改变 import p
在处理pandas的DataFrame中，如果想像excel那样筛选，只要其中的某一行或者几行，可以使用isin()方法来实现，只需要将需要的行值以列表方式传入即可，还可传入字典，进行指定筛选。
后面要加encoding='gbk' import pandas as pd datt=pd.read_csv('D:\python_prj_1\data_1.txt',encoding='gbk
一、生成数据表 1、首先导入pandas库，一般都会用到numpy库，所以我们先导入备用： import numpy as np import pandas as pd 2、导入CSV或者xls
参加kaggle数据挖掘比赛，就第一个赛题Titanic的数据，学习相关数据预处理以及模型建立，本博客关注基于pandas进行数据预处理过程。包括数据统计、数据离散化、数据关联性分析 引入包和加载数据
如下所示： import numpy as np import pandas as pd from pandas import Sereis, DataFrame ser = Series(np.
约定 import pandas as pd from pandas import DataFrame import numpy as np MultiIndex MultiIndex表示多
