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Le producteur des données émet les notes suivantes: les données peuvent être partielles
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Cela peut souvent prendre beaucoup de temps, et je trouve que pandas donne accès à une grande variété de fonctions et d'outils, qui peuvent aider à rendre le processus plus efficace.
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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. Pandas | Manipulation de base des séries chronologiques – Acervo Lima. Un exemple de cet ensemble de données est la fonction âge. 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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Importation de données
Pandas fournit des outils pour lire des données provenant d'une grande variété de sources. Comme l'ensemble de données que j'utilise est un fichier csv, j'utiliserai la fonction read_csv. Cette fonction dispose d'un grand nombre d'options pour analyser les données. Pour la plupart des fichiers, les options par défaut fonctionnent correctement — c'est le cas ici. import pandas as pdtrain_values = ad_csv('') train_labels = ad_csv('')
Pour analyser les données, j'aurai besoin que les valeurs train_values et les étiquettes train_labels soient combinées en une seule trame de données. 10 astuces Pandas qui rendront votre travail plus efficace. Pandas fournit une fonction de fusion qui joindra des trames de données sur des colonnes ou des index. Dans le code suivant, j'effectue une fusion interne en utilisant le patient_id pour joindre la valeur correcte avec les étiquettes correctes. train = (train_values, train_labels, left_on='patient_id', right_on='patient_id', how='inner')
Données manquantes
Pandas fournit un certain nombre de fonctions pour traiter les données manquantes.
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Le site fournit aussi un large éventail d'exemples. App 1: Charger pandas
App 2: Lire les données de population du fichier Excel et afficher les 4 premières lignes
NB: Même s'il reste préférable d'opter pour un autre format que celui de SAS, pandas offre toutefois la possibilité de gérer le format sas7bdat avec la fonction read_sas. Comment remplir les données manquantes à l'aide de Python pandas. Voici un exemple de code qui utilise cette fonction:
import pandas as pd
data = pd. read_sas( "s7bdat", format = "sas7bdat", encoding = 'utf8')
data. head( 2)
App 3: Afficher les dimensions de la table pop
App 4: Afficher les nom de colonnes de la table pop
App 5: Lire les données de population du fichier csv et afficher les 2 premières lignes
App 6: Compter le nombre de valeurs na et non na pour la variable "comparent"
App 7: Afficher la fréquence de chaque modalité de la variable "typecom"
App 8: Afficher le type des variables de la table communes
App 9: Si aucun typage n'a été imposé dans le read_csv, on constate que les régions (reg) sont considérées comme float alors que les départements (dep) sont considérés comme un objet.
Approches méthodologiques et transversales sur les questions de genre et d'ethnicité By Christian Culas, Stéphane Lagrée, François Roubaud, and Christophe Gironde Représentations liées aux catégories de sexe chez les enfants en contexte scolaire By Séverine Ferrière and Aurélie Lainé