- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
准备一个小玩具示例:
import pandas as pd
import numpy as np
high, size = 100, 20
df = pd.DataFrame({'perception': np.random.randint(0, high, size),
'age': np.random.randint(0, high, size),
'outlook': pd.Categorical(np.tile(['positive', 'neutral', 'negative'], size//3+1)[:size]),
'smokes': pd.Categorical(np.tile(['lots', 'little', 'not'], size//3+1)[:size]),
'outcome': np.random.randint(0, high, size)
})
df['age_range'] = pd.Categorical(pd.cut(df.age, range(0, high+5, size//2), right=False,
labels=["{0} - {1}".format(i, i + 9) for i in range(0, high, size//2)]))
np.random.shuffle(df['smokes'])
In [2]: df.head(10)
Out[2]:
perception age outlook smokes outcome age_range
0 13 65 positive little 22 60 - 69
1 95 21 neutral lots 95 20 - 29
2 61 53 negative not 4 50 - 59
3 27 98 positive not 42 90 - 99
4 55 99 neutral little 93 90 - 99
5 28 5 negative not 4 0 - 9
6 84 83 positive lots 18 80 - 89
7 66 22 neutral lots 35 20 - 29
8 13 22 negative lots 71 20 - 29
9 58 95 positive not 77 90 - 99
outcome
的可能性, 给定
{perception, age, outlook, smokes}
.
outcome
中的重要性.
最佳答案
找出 outcome
的可能性给定的列和特征重要性(1 和 2)
分类数据
由于数据集包含分类值,我们可以使用 LabelEncoder()
将分类数据转换为数值数据。
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
enc = LabelEncoder()
df['outlook'] = enc.fit_transform(df['outlook'])
df['smokes'] = enc.fit_transform(df['smokes'])
df.head()
perception age outlook smokes outcome age_range
0 67 43 2 1 78 0 - 9
1 77 66 1 1 13 0 - 9
2 33 10 0 1 1 0 - 9
3 74 46 2 1 22 0 - 9
4 14 26 1 2 16 0 - 9
chi-squared test
,
p-value
和
correlation matrix
来确定关系。
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
corr = df.iloc[:, :-1].corr()
sns.heatmap(corr,
xticklabels=corr.columns,
yticklabels=corr.columns)
plt.show()
from sklearn.feature_selection import chi2
res = chi2(df.iloc[:, :4], df['outcome'])
features = pd.DataFrame({
'features': df.columns[:4],
'chi2': res[0],
'p-value': res[1]
})
features.head()
features chi2 p-value
0 perception 1436.012987 1.022335e-243
1 age 1416.063117 1.221377e-239
2 outlook 61.139303 9.805304e-01
3 smokes 57.147404 9.929925e-01
outcome
来验证这一点。 .
import scipy as sp
sns.distplot(df['outcome'], fit=sp.stats.norm, kde=False)
plt.show()
关于pandas - 用于方差分析和回归的 Pandas 中的分类变量用法?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/56267110/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
我有一个以下格式的 Pandas 数据框: df = pd.DataFrame({'a' : [0,1,2,3,4,5,6], 'b' : [-0.5, 0.0, 1.0, 1.2, 1.4,
所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
我想按周从 Pandas 框架中的列中累积计算唯一值。例如,假设我有这样的数据: df = pd.DataFrame({'user_id':[1,1,1,2,2,2],'week':[1,1,2,1,
数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!