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Il est donc nécessaire de transformer toutes les entités non numériques, et de manière générale, la meilleure façon de le faire est d'utiliser un encodage à chaud. Pandas a une méthode pour cela appelée get_dummies. Cette fonction, lorsqu'elle est appliquée à une colonne de données, convertit chaque valeur unique en une nouvelle colonne binaire. train = ('patient_id', axis=1) train = t_dummies(train, lect_dtypes('object'). columns) Une autre façon de transformer une fonctionnalité pour l'apprentissage automatique est le binning. Un exemple de cet ensemble de données est la fonction âge. Chapitre 1 : Manipuler les données - Python site. Il peut être plus significatif de regrouper les âges en plages (ou bacs) pour que le modèle apprenne. Pandas a également une fonction qui peut être utilisée pour cela. bins = train = (train, bins) lue_counts()(kind='bar') Ceci n'est qu'une introduction à certaines des fonctionnalités de pandas à utiliser dans les premières étapes d'un projet d'apprentissage automatique. Il y a beaucoup plus d'aspects à la fois à la manipulation et à l'analyse des données, et à la bibliothèque pandas elle-même.
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Ensuite, pour vérifier le résultat, nous utilisons la fonction d'impression. Afin de manipuler des séries temporelles, nous avons besoin d'un index datetime afin que dataframe soit indexé sur l'horodatage. Manipulation des données avec pandas thumb. Ici, nous ajoutons une nouvelle colonne supplémentaire dans pandas dataframe. Code n ° 4: string_data = [ str (x) for x in range_date] print (string_data[ 1: 11]) ['2019-01-01 00:01:00', '2019-01-01 00:02:00', '2019-01-01 00:03:00', '2019-01-01 00:04: 00 ', ' 2019-01-01 00:05:00 ', ' 2019-01-01 00:06:00 ', ' 2019-01-01 00:07:00 ', ' 2019-01-01 00: 08:00 ', ' 2019-01-01 00:09:00 ', ' 2019-01-01 00:10:00 '] Ce code utilise simplement les éléments de data_rng et est converti en chaîne et en raison du grand nombre de données, nous découpons les données et imprimons la liste des dix premières valeurs string_data. En utilisant le for each loop in list, nous obtenons toutes les valeurs qui sont dans la série range_date. Lorsque nous utilisons date_range, nous devons toujours spécifier la date de début et de fin.
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Bien que les séries chronologiques soient également disponibles dans scikit-learn, Pandas a une sorte de fonctionnalités plus conformes. Dans ce module de Pandas, nous pouvons inclure la date et l'heure de chaque enregistrement et récupérer les enregistrements de dataframe. Manipulation des données avec pandas avec. Nous pouvons trouver les données dans une certaine plage de date et d'heure en utilisant le module pandas nommé Time series. Discutons de quelques objectifs majeurs pour présenter l'analyse des séries chronologiques des pandas. Objectifs de l'analyse des séries chronologiques Créer la série de dates Travailler avec l'horodatage des données Convertir les données de chaîne en horodatage Découpage des données à l'aide de l'horodatage Rééchantillonnez votre série chronologique pour différents agrégats de périodes / statistiques récapitulatives Travailler avec des données manquantes Maintenant, faisons une analyse pratique de certaines données pour démontrer l'utilisation des séries chronologiques des pandas.
rt_values(by=['Score'], ascending=True) Trier le DataFrame à l'aide de plusieurs colonnes: rt_values(by=['Name', 'Score'], ascending=[True, False]) Création d'une autre colonne dans DataFrame, Ici, nous allons créer un pourcentage de nom de colonne qui calculera le pourcentage du score de l'étudiant en utilisant la fonction d'agrégation sum(). student['Percentage'] = (student['Score'] / student['Score']()) * 100 Sélection de lignes DataFrame à l'aide d'opérateurs logiques: # Selecting rows where score is # greater than 70 print(student[>70]) # Selecting rows where score is greater than 60 # OR less than 70 print(student[(>60) | (<70)]) Indexation & Slicing: Ici, est la base de l'étiquette et est une méthode basée sur la position d'entier utilisée pour le découpage et l'indexation des données. # Printing five rows with name column only # i. 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace. e. printing first 5 student names. print([0:4, 'Name']) # Printing all the rows with score column # only i. printing score of all the # students print([:, 'Score']) # Printing only first rows having name, # score columns i. print first student # name & their score.
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