双11狂欢大促

盲盒赢 定制羽绒服

开启惊喜盲盒,抽取你的专属好礼

— 惊喜奖品抢先看 —

要实现一个编码列

wangchangk wangchangk 墨衍会员 · AI 创作全网分发 墨衍智能分发 通过墨衍一键同步至各平台 可同步平台 CSDN微信公众号微博知乎掘金百家号博客园抖音小红书 你的文章也可以这样分发 墨衍会员 ¥399起/年,写一次发全网 我也要 + 加入社区
比如有一个表有两列数据如下

柜台号 单号
1 A
1 B
1 C
2 D
2 E
3 F
想实现取出后的结果如下所示

柜台号 单号 标号
1 A 1
1 B 2
1 C 3
2 D 1
2 E 2
3 F 1
也就是根据柜台号来分组,标号进行增加,请问怎么实现
...全文

相关推荐

列控中心轨道电路编码的分析与实现.pdf

列控中心轨道电路编码的分析与实现.pdf

易小侠

poi自定义导出列

poi自定义导出列

渐暖°

python中dataframe将一列中的数值拆分成多个列

起初的数据是这样的 想将page_no这一列拆分成多个列,然后将其中的值都作为列名。 想要做成的结果如下图(也就是统计每个id下各个page_no出现的次数) 实现的思路是先对page_no这一列进行one-hot编码,将一列变为多列,然后再用cishu列与之相乘,最后进行groupby之后加和,就得到了最终结果。 代码如下: df = pd.get_dummies(TestA_beh[‘page_no’]) TestA_beh = pd.concat([TestA_beh,df],axis=1) col_page = [‘AAO’, ‘BWA’, ‘BWE’, ‘CQA’, ‘CQB’,

weixin_38700779

EasyUI 数据表格datagrid列自适应内容宽度的实现

主要介绍了EasyUI 数据表格datagrid列自适应内容宽度的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

weixin_38608025

机器学习代码实战——One-Hot编码(独热编码)

文章目录1.实验目的2.训练+预测2.1.get_dummies方法2.2.OneHotEncoder方法 1.实验目的 根据csv文件已给属性(Car Model、Mileage、Sell Price($)、Age(yrs))来预测汽车售价。下面将给出两种预测onehot编码方法,其中模型用LinearRegression。 汽车数据 密码:7izi 2.训练+预测 2.1.get_dummies方法 import pandas as pd df = pd.read_csv('carprices.csv') dummies = pd.get_dummies(df['Car Model'])

weixin_38502929
评论 9
收藏 已收藏
分享
返回顶部
wangchangk
MS-SQL Server 34,876 成员 254,635 内容