我是新來的機器學習和第一次嘗試Sklearn。我有兩個數據框，一個用於訓練邏輯迴歸模型（具有10倍交叉驗證）的數據和另一個用於使用該模型預測類（'0,1'）的數據。 這裏是我到目前爲止的代碼使用教程我在Sklearn文檔和Web上發現的位： import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from sklearn.linear_mo
我想從數據框（df）獲取列名並將它們關聯到由spearmanr相關函數生成的結果數組。我需要將列名（a-j）與相關值（spearman）和p值（spearman_pvalue）關聯起來。有沒有一種直觀的方式來執行此任務？ from scipy.stats import pearsonr,spearmanr
import numpy as np
import pandas as pd
df=
Duration Protocol Direction Label
12 tcp bi normal-V45
2 udp one Botnet-45
2 icmp bi Botnet-68
3 tcp one normal-V73
5 udp bi Background-tcp
3 icmp one Background
我想選擇最後一列（
其實，我的問題是基於： Is there a faster way to update dataframe column values based on conditions? 因此，數據應該是： import pandas as pd
import io
t="""
AV4MdG6Ihowv-SKBN_nB DTP,FOOD
AV4Mc2vNhowv-SKBN_Rn Cash 1,FOO
我有一個擁有帳戶信息和取消原因的熊貓數據框。我清理了數據/詞組化/刪除了我自己的停用詞來提出n克和頻率。如何將所有ngram添加回原始數據集，以便頻率與帳戶級別信息一致？理想情況下，我希望採取這種方式並輸出一份我可以提供給企業的文件。 有沒有一種方法可以使用稀疏矩陣來實現這一點？不確定這是否可行，甚至可以擴展到更大的數據集。 下面是我想附加到原始數據幀的一些頻率的圖片。 frequencies c