Pandas中常用的函数使用

1、离散值的onehot编码

   pd.get_dummies（）

import pandas as pd
#对于离散值不能进行编码的利用onehot编码
df = pd.DataFrame([
    [‘green‘, ‘M‘, 10.1, ‘class1‘],
    [‘red‘, ‘L‘, 13.5, ‘class2‘],
    [‘blue‘, ‘XL‘, 15.3, ‘class1‘]])

df.columns = [‘color‘, ‘size‘, ‘prize‘, ‘class label‘]

size_mapping = {
    ‘XL‘: 3,
    ‘L‘: 2,
    ‘M‘: 1}
df[‘size‘] = df[‘size‘].map(size_mapping)

class_mapping = {label: idx for idx, label in enumerate(set(df[‘class label‘]))}
df[‘class label‘] = df[‘class label‘].map(class_mapping)
print(‘----------------------------------------------------------------‘)

print(df)

print(‘----------------------------------------------------------------‘)
df = pd.get_dummies(df)
print(df)
print(‘----------------------------------------------------------------‘)

2、DROP——删除pandas DataFrame的某一/几列

1. DF= DF.drop(‘column_name‘, 1)；

2. DF.drop(‘column_name‘,axis=1, inplace=True)

3. DF.drop([DF.columns[[0,1, 3]]], axis=1,inplace=True)   # Note: zero indexed

凡是会对原数组作出修改并返回一个新数组的，往往都有一个 inplace可选参数。如果手动设定为True（默认为False），那么原数组直接就被替换。也就是说，采用inplace=True之后，原数组名（如2和3情况所示）对应的内存值直接改变；而采用inplace=False之后，原数组名对应的内存值并不改变，需要将新的结果赋给一个新的数组或者覆盖原数组的内存位置。

原文地址：https://www.cnblogs.com/6530265oule/p/10094716.html