如何比较其中一列的分类内容和其他三列的内容？例如，如果x的数据与y的数据相同，则用0表示，它与v
我正在尝试对包含缺失值'N'的2D numpy数组应用一种热编码。我有以下代码，可以在不丢失任何值的情况下
我有训练有素的模型。在培训期间，字符串字符存在一些问题。所以我将标签转换成数字：
<code>re
除了默认的对比代码（contr.treatment / contr.sum / contr.helmert），我还想在R中使用一些用户定义的对比。但是
我正在尝试对统计信息进行一些数据分析。当我尝试查看数据摘要时，分类变量无法正确显示。这是我
我有一个家庭数据集<code>data</code>，每个家庭都由变量<code>id</code>标识，每个人都由<code>id + num</code>标识
我正在使用<code>hf[[x1, x2]] = hf[[x1, x2]].asfactor()</code>将<code>X1</code>转换为<code>X2</code>并转换为分类变量，
我尝试从<code>gmnl</code>参考手册示例中估算潜在类多项式logit模型，它导致错误<code>"Error in t.default(x) :
我需要对几个分类列进行编码，为了将来使用，我需要同时将原始列保留在数据框中。如果原始数据帧
我正在尝试分析<a href="https://raw.githubusercontent.com/iWinallS/pyUpSet/master/sample_data.csv" rel="nofollow noreferrer">datase
问了一个简单的问题：
R代码中的等效代码：
<pre><code>mutate(states = reorder(states, median(age)))
</code><
我正在22500张图像上建立一个多分类器。
标签有3个类别-0,1,2
我热编码了y标签，如下所示：</
我有一个数据集，其中某些列包含列表：
<pre><code>import pandas as pd
df = pd.DataFrame(
{'var1': [1, 2,
我遇到一种情况，我如上所述混合了数据集，并尝试了无监督聚类。
我正在尝试许多不同的实验，
我对使用groupby和agg和几个类别变量有疑问。
例如，请参见下文。
<pre><code>group_cols = ['Group1
我想对具有混合特征（数字和分类）的数据集进行离群值检测。搜索之后，我阅读了有关使用K-原型聚类
我目前正在进行数据分析，并希望通过海洋箱形图显示一些数据分布。
我有一个分类数据“ seg1”
任何本机替代品：
<pre><code>const colorArray = ['red', 'green', 'green', 'blue', 'purple&
用变量名索引DT列后，数据以类型<code>data.table data.frame</code>返回，并且该列不是可访问的向量，因此我
我试图获得有关xgboost如何处理分类功能的更多详细信息，但并未从其文档中获得太多帮助。我推荐的一
