一个比较有用的工具包：get_dummies具体干啥用的我不记得了但是很有用反正
原创
2021-10-16 15:48:48
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是将类别转化成编码。 即 col a b c 会变为 col1 col2 col3 1 0 0 0 1 0 0 0 1 数据: 代码: train=pd.read_csv('./1.csv') train = pd.get_dummies(train, columns=['y'], drop_fir ...
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2021-09-09 12:26:00
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在数据集中，会有一些分类字段，比如衣服的大小(X,XL,M)，衣服的颜色(RED,GREEN),在进行训练的时候，我们肯定要让category变为nummerical表达形式。对于有大小区分的category，直接map就行了。如下：df = pd.DataFrame([
['green', 'M', 10.1, 'class1'],
['red'
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2023-06-27 19:56:26
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方法pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns
原创
2023-03-08 09:06:24
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目录第三方库安装第三方库 以requests为例1.安装2.get请求3.post请求4.http头部保存数据 pickle与shelve1.pickle对象序列化pickle.dump（obj，file[，protocol]）。反序列化2.shelveMySQL数据库1.安装python-MySQLdb2.连接数据库3.数据库表4.操作数据库游标对象的常用方法插入常用DOS命令 第三方库安装第
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2023-12-21 11:03:07
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大家好，基于Python的数据科学实践课程又到来了，大家尽情学习吧。本期内容主要由春艳与政委联合推出。 模型中分类变量的处理 在我们实际的建模过程中，除了数值变量之外，经常会遇到需要处理分类变量的情况。例如火锅团购数据中，就有这样的分类变量存在(例如城市)。那在建模时需要如何处理这类变量呢？其实在Pandas库中针对分类变量就有一个处理函数pandas.get_dummies可以使用
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2023-07-11 21:01:41
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在数据处理和分析中，类别型变量（Categorical Variables）的处理是一个重要的环节。类别型变量通常不能直接用于数值计算，因为它们是文本或标签形式的。为了能在诸如机器学习算法等需要数值输入的场景中使用这些变量，我们通常需要将它们转换为数值形式。Pandas库中的get_dummies()函数就是一种常用的转换方法，它可以将类别型变量转换为“独热编码”（One-Hot Encoding
原创
精选
2024-05-13 10:47:51
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pandas.get_dummies、sklearn.preprocessing.OneHotEncoder.fit_transform 和 sklearn.preprocessing.OneHotEncoder 都用于对分类变量进行独热编码，但它们在实现和使用上有一些区别。pandas.get_dummies:解释:
pandas.get_dummies是pandas库中的一个函数，用于将分类变
原创
2023-10-01 15:51:05
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Linux for Dummies PDF is a popular resource for those who are new to the world of Linux operating systems. Linux is an open-source operating system that is widely used by programmers, developers, and
原创
2024-03-28 09:34:27
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标题：红帽：为小白提供的DevOps入门指南
文章内容：
在现今技术飞速发展的时代，DevOps已成为软件开发领域的热门话题。然而，对于许多初学者而言，DevOps可能是一个望而却步的概念。那么，如何让小白也能轻松理解和应用DevOps呢？答案就是：“DevOps for Dummies”——这是一本由红帽（Red Hat）发布的入门指南，专为初学者打造的DevOps学习工具。本文将为你介绍红
原创
2024-02-06 14:20:51
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欢迎关注 ，专注Python、数据分析、数据挖掘、好玩工具！我们知道机器学习算法要求输入数据源采用特定格式的数值向量。特征工程是数据科学模型开发生命周期的一个重要组成部分，它指的是将原始数据转换为适合训练模型的数值格式。
原创
2022-01-17 11:19:28
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离散特征的编码分为两种情况：1、离散特征的取值之间没有大小的意义，比如color：[red,blue],那么就使用one-hot编码2、离散特征的取值有大小的意义，比如size:[X,XL,XXL],那么就使用数值的映射{X:1,XL:2,XXL:3}使用pandas可以很方便的对离散型特征进行one-hot编码>importpandasaspddf=pd.DataFrame([['gree
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2018-09-07 15:54:23
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这里我们首先创建了一个包含分类变量“color”的DataFrame，然后使用get_dumm
原创
2023-03-26 17:45:36
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我们这里为了演示, 直接删除含有空值的行, 这是会会出现索引不连续的情况,
原创
2022-11-16 19:45:32
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使用方法
df = pd.DataFrame({'key': ['b', 'b', 'a', 'c', 'a', 'b']})
print(df)
dummies = pd.get_dummies(df['key'], prefix='key')
print(dummies)主要用于将分类变量进行one-hot的编码参数 prefix 就是前缀的的意思 就是根据编码的向量名
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2023-11-13 14:40:44
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原创
2010-07-27 23:03:20
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抽空翻了一下这本书，学到了一些新名词和有意思的命令。
什么是BogoMIPS and LPJ?
BogoMIPS
在linux和uClinux启动过程中，我们通常可以看到以下语句：Calibrating delay loop... xxxx BogoMIPS。其中Calibrate的意思是校准, 进入时延校准循环；Bogo是Bogus(伪)的意思；MIPS是每秒百万条指令。这里是对CPU进行
原创
2011-03-21 18:13:22
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之前一直有想装个WinPE，以备不时只需。拖拖拉拉的到现在都还没试过，直到看到这本书的介绍。没想到制作Linux优盘操作系统如此简单。
1. 到 http://fedorahosted.org/liveusb-creator 下载 liveusb-creator 安装程序。
2. 安装 liveusb-creator。完成后运行。
3. 插上优盘，然后在Tar
原创
2011-03-22 16:00:44
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至今对Linux网络配置还是一知半解，这也是我看本书的直接原因，来看看第三部分Managing the Network。
先来看配置文件。
/etc/hosts
配置IP地址和其对应主机名的文件。
/etc/networks
存放网络列表，一般把所用到的网络号都放到此表。配置的网络名通常提供给/sbin/route来指定网络。默认情况下，安装Linux并不会创建这个文件。
/e
原创
2011-03-24 19:03:44
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本文要点：深入介绍一下 asyncio 是如何通过单线程单进程实现并发效果的，以及异步代码是不是能在所有方面都代替同步代码。一些例子第一个例子假设你需要用电饭煲煮饭，用洗衣机洗衣服，给朋友打电话让他过来吃饭。其中，电饭煲需要30分钟才能把饭煮好，洗衣机需要40分钟才能把衣服洗好，朋友需要50分钟才能到你家。那么，是不是你需要在这三件事情上面消耗30 + 40 + 50 = 120分钟？实际上，在现
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2024-06-19 09:27:43
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