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警告消息 - 来自 dummies 包的 dummy
我正在使用 dummies 包为分类变量生成虚拟变量 其中一些变量具有两个以上类别 testdf lt data frame A as factor c 1 2 2 3 3 1 B c A B A B C C C c D D E D D E
r
dummyvariable
contrast
modelmatrix
将字符串列拆分为多个虚拟变量
作为 R 中 data table 包的相对缺乏经验的用户 我一直在尝试将一个文本列处理为大量指示符列 虚拟变量 每列中的 1 表示特定的子字符串是在字符串列中找到 例如我想处理这个 ID String 1 a b 2 b c 3 c 进入
r
string
split
dataTable
dummyvariable
在 R 中使用 Stargazer 进行多个回归中的虚拟变量
我正在尝试使用 R 中的 Stargazer 包创建一个回归表 我有几个仅在虚拟变量上有所不同的回归 我希望它报告自变量 常数等的系数 并在回归中包含某些固定效应 即虚拟变量 时说 是 或 否 这些是我的回归 iv1 lt ivreg da
r
stargazer
dummyvariable
Pandas sklearn one-hot 编码数据帧还是 numpy?
如何将 pandas 数据帧转换为 sklearn one hot encoded 数据帧 numpy 数组 其中某些列不需要编码 mydf pd DataFrame Target 0 1 0 0 1 1 1 GroupFoo 1 1 2
python
pandas
NumPy
scikitlearn
dummyvariable
ValueError:列的长度必须与键的长度相同
我运行下面的代码时遇到问题 数据是我的数据框 X 是列车数据的列列表 L 是具有数值的分类特征列表 我想对我的分类特征进行热编码 所以我这样做 但是会抛出 ValueError 列的长度必须与键相同 对于最后一行 经过长时间的研究我仍然不明
python
pandas
dummyvariable
onehotencoding
从我的数据框中创建虚拟变量矩阵;使用“NA”来查找缺失值
我有一个基于不同年份的数据 重复了几次 我希望我的输出具有等于年数的列 每列代表一年 现在 目的是分别为每年创建虚拟变量 例如 只要主数据中存在与 2000 年平行的非 NA 观测值 2000 年的输出列就必须具有值 1 否则为 0 而且
r
matrix
dummyvariable
从多个因子列生成虚拟矩阵
我已经在网上搜索过 但没有找到答案 我有一个包含多列的大 data frame 每列都是一个因子变量 我想转换 data frame 使得因子变量的每个可能值都是一个变量 如果该变量存在于因子列中 则该变量包含 1 否则包含 0 这是我的意
r
dummyvariable
get_dummies (Pandas) 和 OneHotEncoder (Scikit-learn) 之间的优缺点是什么?
我正在学习不同的方法将分类变量转换为机器学习分类器的数字 我遇到了pd get dummies方法和sklearn preprocessing OneHotEncoder 我想看看它们在性能和使用方面有何不同 我找到了一个关于如何使用的教程
python
pandas
machinelearning
scikitlearn
dummyvariable
从连接列创建虚拟矩阵[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我正在使用 R 并且我有一个如下所示的列 relative aunt mother grandmother sister mother 我想要的结果应该是这样的 mother sister aunt grandm
r
dummyvariable
创建虚拟列并从其他列输入值
我有包含主题列表 主题 1 5 0 表示未分配主题 及其值的数据 我想为每个主题创建一个新列并用值填充该列 这是桌子的样子 reviewId topic value 01 2 4 02 2 9 03 0 7 04 5 1 05 1 38 我
python
pandas
dummyvariable
加速此循环以使用 data.table 创建虚拟列并在 R 中设置[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个数据表 我想为每个唯一的日期创建一个新列 然后在该日期与列名称匹配的每一行中分配一个 1 我已经使用 for 循环完成了此操作 但我想知道是否有任何方法可以使用 data table 和 set 来优化它
r
performance
dataTable
dummyvariable
modelmatrix
运行 plm 固定效应模型并添加因子虚拟变量(树方式固定效应)是否可以?
运行 plm 固定效应模型并在 R 中添加因子虚拟变量 如下所示 是否可以 时间 公司 和 国家 这三个因素都是独立的指数 我想将它们一起修复 我发现下面的规范更适合我的情况 而不是通过组合 公司 和 国家 地区 来总共创建两个索引 这是可
r
Regression
dummyvariable
paneldata
plm
在训练和测试数据中保留相同的虚拟变量
我正在用 python 构建一个预测模型 其中包含两个独立的训练集和测试集 训练数据包含数字类型分类变量 例如邮政编码 91521 23151 12355 以及字符串分类变量 例如城市 芝加哥 纽约 洛杉矶 为了训练数据 我首先使用 pd
python
DataFrame
scikitlearn
Prediction
dummyvariable
关于根据年份生成年龄变量的思考
多年来我一直试图创建一个虚拟变量 目前 我的数据有每个观察的出生日期和程序开始日期 我已经能够创建一个以天为单位测量个人年龄的变量 但我实际上正在寻找的是一个变量 age join date 它告诉我以下内容 Individual birt
r
dplyr
tidyverse
dummyvariable
在 R 中高效创建数字编码的虚拟变量?
我们如何转换表单的数据 df lt structure list customer number c 3 3 1 1 3 item c milkshake burger apple burger water row names c NA 5
r
tidyverse
dummyvariable
在 R data.table 中创建虚拟变量
我正在 R 中处理一个非常大的数据集 并且一直在使用数据帧进行操作 并决定切换到 data tables 以帮助加快操作速度 我无法理解 J 操作 特别是我正在尝试生成虚拟变量 但我无法弄清楚如何在 data tables 中编写条件操作
r
dataTable
dummyvariable
Python Pandas:为源列的每个不同值创建一个新列(布尔输出作为列值)
我试图根据数据帧的内容将其源列拆分为几列 然后按以下方式用布尔值 1 或 0 填充新生成的列 原始数据框 ID source column A value 1 B NaN C value 2 D value 3 E value 2 生成以下
python
python3x
pandas
DataFrame
dummyvariable
使用 Pyspark 进行虚拟编码 [重复]
这个问题在这里已经有答案了 我希望使用 Pyspark 语法将分类变量虚拟编码为数值变量 如下图所示 我读入这样的数据 data sqlContext read csv data txt sep header true 在 python 中
apachespark
encoding
PySpark
dummyvariable
使用python创建多列的虚拟变量
我正在处理一个包含两列 ID 号的数据框 为了进一步研究 我想为这些 ID 号 带有两个 ID 号 制作一种虚拟变量 但是 我的代码不会合并两个数据帧中的列 如何合并两个数据帧中的列并创建虚拟变量 数据框 import pandas as
python
pandas
variables
dummyvariable
序数编码或 One-Hot 编码
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 关于这个主题有明确的规则吗 我看到很多人在没有方向的分类数据上使用序数编码 假设有一个频数表 some data some col v