pandas判断标称型和数值型特征数据

现已使用Pandas读取数据集studentmath.csv加粗样式请获取该数据集各个特征的数据类型，将标称型特征存为nominal_array，数值型特征存为numerical_array

要求：nominal_array和nominal_array为列表结构

提示：可以使用Pandas中的select_dtypes()函数区别字段的类型，比如标称型字段的dtype为object，数值型字段的dtype为int和float

正误判定变量：nominal_array,numerical_array

import pandas as pd
data = pd.read_csv('studentmath.csv')# 标称型特征
nominal_array = list(data.select_dtypes(include=['object']))
# 数值型特征
numerical_array = list(data.select_dtypes(include = ['int','float']))print(nominal_array)
print(numerical_array)

pandas判断标称型和数值型特征数据相关推荐

标称型数据和数值型数据_2017-12-9 机器学习(4)-标称型和数值型
[标称型数据和数值型数据] 监督学习一般使用两种类型的目标变量:标称型和数值型标称型:一般在有限的数据中取,而且只存在'是'和'否'两种不同的结果(一般用于分类) 数值型:可以在无限的数据中取,而且 ...
标称型和数值型的区别
在监督学习(supervised learning)的过程中,只需要给定输入样本集,机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果.监督学习相对比较简单,机器只需从输入数据中预测合适的模型,并从中计算出目 ...
标称型和数值型（连续型）的区别
在监督学习(supervised learning)的过程中,只需要给定输入样本集,机器就可以从中推演出指定目标变量的可能结果.监督学习相对比较简单,机器只需从输入数据中预测合适的模型,并从中计算出目 ...
机器学习标称型和数值型概念
参考: <Machine Learning in Action>第一部分分类 ###################################################### ...
机器学习标称型和数值型目标变量
标称型1 结果只在有限目标集中取值,如真假.动物分类集合{爬行类.鱼类.哺乳类.两栖类} 主要用于分类数值型可以从无限的数据集中取值,如0.2,0.8,1.2,30... 主要用于回归 Refer ...
一日一学--如何对数值型特征进行分桶
点击上方"算法猿的成长",关注公众号,选择加"星标"或"置顶" 总第 120 篇文章,本文大约 1200 字,阅读大约需要 3 分钟今天这 ...
python 离散化_利用Python将数值型特征进行离散化操作的方法
利用Python将数值型特征进行离散化操作的方法如下所示: data = np.random.randn(20) factor = pd.cut(data,4) pd.get_dummies(fac ...
ML之FE：利用FE特征工程(分析两两数值型特征之间的相关性)对AllstateClaimsSeverity(Kaggle2016竞赛)数据集实现索赔成本值的回归预测
ML之FE:利用FE特征工程(分析两两数值型特征之间的相关性)对AllstateClaimsSeverity(Kaggle2016竞赛)数据集实现索赔成本值的回归预测目录输出结果设计思路核心代 ...
java小工具util系列11：判断字符串是否是数值型，包括负数、0、正整数、浮点数等
问题:封装一个方法,判断字符串是否是数值型,要求也能判断负数答案: 测试方法1:使用org.apache.commons.lang3.StringUtils @Test void judgeStri ...

pandas判断标称型和数值型特征数据

pandas判断标称型和数值型特征数据相关推荐

最新文章

热门文章