問題タブ [sklearn-pandas]

20 列と 1 つのインデックスを持つデータフレームがあります。

その形状は (100, 20) のようなものです。

このデータフレームから 3 番目の列をスライスしたいが、結果を (100,1) のデータフレームとして保持したい。

1. を実行するv = df['col3']と、シリーズが取得されます（これは望ましくありません）
2. a を実行するv =df[df['col3']!=0]とv.drop(label=[list of 19 columns], axis = 1)--- 必要なものが得られます [つまり df(100,1)] が、そうしなければなりません

(a) 不要な != 条件 (これは避けたい) を書き、

(b) 19 個の列名の長いリストを作成する必要があります。

私が達成したいことを行うためのより良い、よりクリーンな方法があるはずです。

df最近、次のようなデータフレームがある場合に注目されました。

次を使用して、カテゴリ データを自動的にエンコードできますpd.get_dummies。

これにより、次のようになります。

私は通常LabelEncoder().fit_transform、この種のタスクを に入れる前に使用しpd.get_dummiesますが、いくつかの手順をスキップできる場合は、それが望ましいでしょう。

pd.get_dummiesデータフレーム全体を使用してエンコードする だけで何かが失われますか?

Python 3.5/Pandas/Sklearn.neighbors を使用して、KNN モデルをデータフレームに適合させようとしています。データをインポートし、トレーニング データとテスト データとラベルに分割しましたが、それを使用して予測しようとすると、次のエラーが発生します。私はパンダにまったく慣れていないので、助けていただければ幸いです。

x値1が 、2またはの pandas シリーズがあります3。

値に応じてmonkey、 、gorilla、およびの値が必要です。tarzan

私は次のようなことをすべきだと思います

しかし、うまくいきません。要素ごとに動作しないためだと思います。

分類子を構築するためのデータセットがあります。

重要な機能のみを選択したいので、次のようにします。

したがって、X_new の形状は 3000x72 ですが、X の形状は 3000x130 です。X_new にある機能とない機能のリストを取得したいと思います。どうすればいいですか？

X はヘッダー付きのデータフレームでしたが、X_new は名前のない機能値を持つリストのリストであるため、パンダのようにマージすることはできません。助けてくれてありがとう！