Python | Панды TimedeltaIndex.factorize
Python - отличный язык для анализа данных, в первую очередь из-за фантастической экосистемы пакетов Python, ориентированных на данные. Pandas - один из таких пакетов, который значительно упрощает импорт и анализ данных.
Pandas TimedeltaIndex.factorize() function encode the elements of the given TimedeltaIndex object as an enumerated type or categorical variable.
Syntax : TimedeltaIndex.factorize(sort=False, na_sentinel=-1)
Parameters :
sort : Sort by values
na_sentinel : Value to mark “not found”Return : labels : the indexer to the original array
Example #1: Use TimedeltaIndex.factorize() function to encode the elements of the given TimedeltaIndex objects.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(start ="1 days 06:05:01.000030", periods = 5, freq ="D", name ="Koala") # Print the TimedeltaIndex objectprint(tidx) |
Выход :
Now we will use the TimedeltaIndex.factorize() function to encode the tidx object.
# encode the tidx objecttidx.factorize() |
Выход :
As we can see in the output, the TimedeltaIndex.factorize() function has encoded the elements of the tidx object. It has assigned a unique code to each element.
Example #2: Use TimedeltaIndex.factorize() function to check if the elements contained in the two given TimedeltaIndex objects are same or not.
# importing pandas as pdimport pandas as pd # Create the TimedeltaIndex objecttidx = pd.TimedeltaIndex(data =["1 days 02:00:00", "1 days 06:05:01.000030", "1 days 02:00:00", "1 days 02:00:00", "21 days 06:15:01.000030"]) # Print the TimedeltaIndex objectprint(tidx) |
Output :
Now we will use the TimedeltaIndex.factorize() function to encode the tidx object.
# encode the tidx objecttidx.factorize() |
Output :
As we can see in the output, the TimedeltaIndex.factorize() function has encoded the elements of the tidx object. It has assigned a unique code to each element.
Внимание компьютерщик! Укрепите свои основы с помощью базового курса программирования Python и изучите основы.
Для начала подготовьтесь к собеседованию. Расширьте свои концепции структур данных с помощью курса Python DS. А чтобы начать свое путешествие по машинному обучению, присоединяйтесь к курсу Машинное обучение - базовый уровень.