统计数据类型，其值是固定数量的名义类别之一。
我有一个数据集，其中有一个名为“个体”的变量，有很多选项，就像这样。 我对某一天对不同个体 (Individual_ID) 的观察结果 不同的选择...
我尝试使用 read_csv 作为 dtype={n: pandas.Categorical} 传递 dtype 参数，但这无法正常工作（结果是一个对象）。说明书不清楚。
好吧，我的问题是我想导入一个 csv 文件（用逗号分隔，所以 R 将其读取为数据帧）。 第一栏叫“动物”，下面是“鳄鱼...
我对 R 相当陌生，我正在将它用于我的论文。我尝试创建一组命令，将一系列数值重新编码为分类变量。我的数据集中可能值的范围
首先，我承认，我在其他地方问过这个问题（交叉验证），但我想阅读两个论坛的人不一定是同一个人。 我正在完成一篇手稿，但有一个困扰我的问题
我的二手车价格预测数据集中有一列名为“Owner_Type”。它有四个唯一值，即['第一'、'第二'、'第三'、'第四']。现在是最赚钱的顺序...
目标是按顺序可视化每个组的箱线图。组为 pd.CategoricalDtype 且有序。 我没能设法遵守命令。相反，它仅按字母顺序排序。 小鬼...
我试图确定两组之间具有 8 个水平的分类变量的频率是否存在显着差异。在这种情况下，两组被问到他们最喜欢的颜色，答案是 8
我有一个由 22 个分类变量（无序）组成的数据集。我想在一个漂亮的热图中可视化它们的相关性。由于Pandas内置函数 DataFrame.corr(method='pearson',
pd.Categorical 和 pd.api.types.CategoricalDtype 之间的区别
我不明白pd.Categorical和pd.api.types.CategoricalDtype之间的区别。后者返回 CategoricalDType 实例，前者返回 Category 实例。什么是
假设我有一个包含国家/地区的数据框，如下所示： 抄送 |温度 美国 | 37.0 加州 | 12.0 美国 | 35.0 非盟 | 20.0 我知道有一个 pd.get_dummies 函数可以将国家/地区转换为“one-hot encod”...
我有一个数据集，其中 x 是元组整数： [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,...40] y 是一个字符串元组 ['5', '2', '5', '2', '5', '2', '5', '2', '5', '2', '5', '2', ' 5'、'2'、'4'、'2'、'4'、'2'、'5'、'1'、...
我有一个数据集，其中 x 是元组整数： [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,...40] y 是一个字符串元组 ['5', '2', '5', '2', '5', '2', '5', '2', '5', '2', '5', '2', ' 5'、'2'、'4'、'2'、'4'、'2'、'5'、'1'、...
我想测试/证明两个回归是否本质上是相同的。 但首先，使其成为一个可重现的示例。 为每个因子变量创建水平 级别_a <- c("A1", &q...
在Python中，我创建了一个像这样的分类变量： x = pd.Categorical(["Hi", "Lo", "Med", "Zer", "Lo", "Zer", "Lo", "Hi...
如果我们不确定分类特征的性质，例如它们是名义特征还是序数特征，我们应该使用哪种编码？序数编码还是单热编码？ 有没有明确的规定...
我正在研究一个电信数据集，我需要拟合一个模型来预测客户流失（是或否）。有大量分类数据存在缺失值（总计 7043 个）。最好的方法是什么
假设我有一列包含分类数据“红色”“绿色”“蓝色”和空单元格 红色的 绿色的 红色的 蓝色的 南 我确定 NaN 属于红绿蓝，我应该用 av 替换 NaN...
有什么方法可以获取Python pandas中标签编码器的映射吗？
我使用以下代码将字符串转换为数据集中的分类值。 data['weekday'] = pd.Categorical.from_array(data.weekday).labels 例如， 指数工作日 0