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  • python pandas里面的一些函数及用法

    1.pd.set_option()

    # 显示所有列
    pd.set_option('display.max_columns', None)
    pd.set_option('display.max_columns', 5)  #最多显示5列
    # 显示所有行
    pd.set_option('display.max_rows', None)
    pd.set_option('display.max_rows', 10)#最多显示10行
    #显示小数位数
    pd.set_option('display.float_format',lambda x: '%.2f'%x) #两位
    #显示宽度
    pd.set_option('display.width', 100)
    #
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')  # 关闭运行时的警告
    np.set_printoptions(linewidth=100, suppress=True)   # 打印numpy时设置显示宽度,并且不用科学计数法显示
    pd.set_option('display.width', 100)   # pandas设置显示宽度
    pd.set_option('precision', 1)   # 设置显示数值的精度


    2.head()函数

    Returns the first or last parts of a vector, matrix, table, data frame or function.  

    Since head() and tail() are generic functions, they may also have been extended to other classes.
    返回向量、矩阵、表、数据框或函数的前(或者最后)一部分。head()和tail()相似,他们也可能被扩展到其他类

    3.get_dummies()函数

    get_dummies 是利用pandas实现one hot encode的方式。

    one hot encode 的思想是:

    将离散型特征的每一种取值都看成一种状态,若你的这一特征中有N个不相同的取值,那么我们就可以将该特征抽象成N种不同的状态,one-hot编码保证了每一个取值只会使得一种状态处于“激活态”,也就是说这N种状态中只有一个状态位值为1,其他状态位都是0。
    pandas.get_dummies(data, prefix=None, prefix_sep='_', dummy_na=False, columns=None, sparse=False, drop_first=False)[source]

    例如:

    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame([  
                ['green' , 'A'],   
                ['red'   , 'B'],   
                ['blue'  , 'A']])  
    
    df.columns = ['color',  'class'] 
    pd.get_dummies(df) 

    get_dummies 前:

     get_dummies 后:

     上述执行完以后再打印df 出来的还是get_dummies 前的图,因为你没有写

    df = pd.get_dummies(df)

    可以对指定列进行get_dummies

    pd.get_dummies(df.color)

    将指定列进行get_dummies 后合并到元数据中

    df = df.join(pd.get_dummies(df.color))

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/LLLLgR/p/14659919.html
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