Tag: categorical-data

Habe ich Daten, die geordnet in Klassen, wie in diesem Artikel beschrieben: https://www.r-bloggers.com/from-continuous-to-categorical/ Dies macht es leichter zu sehen, welche Werte sind üblich. Nach dem erstellen dieser Klassen will ich erstellen Sie einen barchart mit der Frequenz

Ich versuche zu laufen einer gewöhnlichen linearen regression in Python mit sk-lernen, aber ich habe einige kategoriale Daten, ich weiß nicht genau, wie zu handhaben, vor allem, weil ich importiert die Daten mit pandas read.csv() und ich

Arbeite ich meinen Weg durch Wes ' Python For Data Analysis, und ich habe ein seltsames problem, dass nicht angesprochen in dem Buch. In den folgenden code, basierend auf Seite 199 seines Buches, ich erstellen Sie einen

Ich möchte einen boxplot, der zeigt, wie Zeit damit verbracht, ein Verhalten(Alert) betroffen ist, die von zwei Variablen (Zeit= Morgens/Nachmittags-und Besucher-Level= Low/High). Alert ~ Period + Vis.Level 'Alert' ist ein Satz von 12 zahlen, die zeigen, dass

Ich habe einen Datensatz einschließlich der kategorialen Variablen(Binär) und kontinuierliche Variablen. Ich bin versucht, ein lineares Regressionsmodell für die Vorhersage einer kontinuierlichen variable. Kann jemand bitte lassen Sie mich wissen, wie Sie überprüfen, um die Korrelation zwischen

In SPSS, es ist (relativ) leicht zu erstellen Sie eine Kreuztabelle mit mehreren Variablen mit den Faktoren (oder Werte) wie aus der Tabelle überschrift. Also, so etwas wie die folgenden (aus-Daten, etc.). Q1, Q2 und Q3 jeweils

Bekomme ich eine boxplot Gehalt-Spalte in ein pandas DataFrame... train.boxplot(column='PredictionError',by='Category',sym='') ...aber ich kann nicht herausfinden, wie definieren Sie den index-Reihenfolge auf die Spalte 'Kategorie' - ich will meine eigenen Auftrag, nach einem anderen Kriterium: category_order_by_mean_salary = train.groupby('Category')['Salary'].mean().order().keys()

Erstellte ich ein dataframe 'x' Ich wollte ein anderes dataframe y die darin besteht, die Werte der Funktion 'wheat_type' von dataframe x also habe ich ausgeführt, der code y=X.loc[:, 'wheat_type'] wenn ich folgenden Befehl ausgeführt y['wheat_type'] =

Ich habe eine variable, die kodiert Gruppe-ID: d <- data.frame(group = c(0,1,0,2,1,3,2,0,1,2), x=c(1.2,2.3,3.2,2.1,1.3,1.5,2.3,0.4,1.3,1.7)) Wenn ich versuche, es in ggplot2 für die Herstellung von boxplots bekomme ich eine Fehlermeldung Kontinuierlichen Wert geliefert diskrete Skala Beim Versuch zum Rendern

Ich versuche zu konvertieren kategorische Werte in binäre Werte mit pandas. Die Idee ist, zu betrachten, jeden eindeutigen kategorialen Wert als eine Funktion (d.h. eine Spalte) und setzen Sie 1 oder 0, je nachdem, ob ein bestimmtes

Ich habe einige Schwierigkeiten mit coxph(). Ich habe zwei kategoriale Variablen: Geschlecht und Wahrscheinliche Ursache, dass ich verwenden möchten, die als unabhängige Variablen. Sex ist nur die typisch männlichen/weiblichen aber Wahrscheinliche Ursache hat 5 Optionen. Ich weiß

Wie konvertiere ich eine einzelne Spalte ein pandas dataframe, type string? In der df von Daten Gehäuse unten ich brauche, um zu konvertieren, zipcode, string so, dass wenn ich die lineare regression, Postleitzahl behandelt wird, als kategoriale

Habe ich eine Datei namens rRna_RDP_taxonomy_phylum mit den folgenden Daten : 364 "Firmicutes" 39.31 244 "Proteobacteria" 26.35 218 "Actinobacteria" 23.54 65 "Bacteroidetes" 7.02 22 "Fusobacteria" 2.38 6 "Thermotogae" 0.65 3 unclassified_Bacteria 0.32 2 "Spirochaetes" 0.22 1 "Tenericutes"

Unter welchen Fällen schaffen Sie Kontraste in Ihre Analyse? Wie ist es und wofür wird es verwendet? Habe ich überprüft ?contrasts und ?C - beide führen zu "Kapitel 2 Statistische Modelle in S", die nicht leicht zugänglich

Ich bin auf der Suche, für ein pythonic Weg, um behandeln Sie das folgende problem. Den pandas.get_dummies() Methode ist nützlich für die Erstellung von dummies aus eine kategorische Spalte ein dataframe. Zum Beispiel, wenn in der Spalte

Habe ich einen Daten-frame mit numerischer und bestellt Faktor Spalten. Ich habe eine Menge von NA-Werte, so dass keine Ebene zugeordnet. Ich änderte NA, "Keine Antwort", sondern Stufen des Faktors Spalten nicht enthalten, also hier ist, wie