溫馨提示×
您好，登錄后才能下訂單哦！
點(diǎn)擊 登錄注冊(cè) 即表示同意《億速云用戶服務(wù)條款》
您好，登錄后才能下訂單哦！
這篇文章給大家分享的是有關(guān)Pandas如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的，因此分享給大家做個(gè)參考，一起跟隨小編過來(lái)看看吧。
數(shù)據(jù)可以有兩種類型-連續(xù)的和離散的，這取決于我們的分析要求。有時(shí)我們不需要連續(xù)變量中的精確值，但需要它所屬的群體。
例如，你的數(shù)據(jù)中有一個(gè)連續(xù)變量，年齡。但你需要一個(gè)年齡組來(lái)進(jìn)行分析，比如兒童、青少年、成人、老年人。實(shí)際上，Binning非常適合解決我們這里的問題。
為了執(zhí)行Binning，我們使用cut()函數(shù)。這對(duì)于從連續(xù)變量到離散變量非常有用。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('titanic.csv')
from sklearn.utils import shuffle
# 隨機(jī)化
df = shuffle(df, random_state = 42)
df.head()
bins = [0,4,17,65,99]
labels =['Toddler','Child','Adult','Elderly']
category = pd.cut(df['Age'], bins = bins, labels = labels)
df.insert(2, 'Age Group', category)
df.head()
df['Age Group'].value_counts()
df.isnull().sum()感謝各位的閱讀！關(guān)于“Pandas如何實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)”這篇文章就分享到這里了，希望以上內(nèi)容可以對(duì)大家有一定的幫助，讓大家可以學(xué)到更多知識(shí)，如果覺得文章不錯(cuò)，可以把它分享出去讓更多的人看到吧！
免責(zé)聲明：本站發(fā)布的內(nèi)容（圖片、視頻和文字）以原創(chuàng)、轉(zhuǎn)載和分享為主，文章觀點(diǎn)不代表本網(wǎng)站立場(chǎng)，如果涉及侵權(quán)請(qǐng)聯(lián)系站長(zhǎng)郵箱：is@yisu.com進(jìn)行舉報(bào)，并提供相關(guān)證據(jù)，一經(jīng)查實(shí)，將立刻刪除涉嫌侵權(quán)內(nèi)容。
億速云公眾號(hào)
手機(jī)網(wǎng)站二維碼