sklearn-pandas

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我有一個2列的熊貓數據框。其中一個是日期格式的索引，另一個是速率R（0到1之間的數字）。我如何將另一列添加到包含前一天一週的費率R的熊貓數據框？那麼最後我有日期，當天的比率和DataFrame的（第7天）的比率？

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我有一個'數據集合' df，數據如下。我正在嘗試使用sklearn對數據集合進行主成分分析（PCA）。但我越來越Typeerror from sklearn.decomposition import PCA df # dataframe collection pca = PCA(n_components=5) pca.fit(X) 如何將數據幀集合轉換爲數組矩陣與序列。我想，如果我轉換成

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熊貓dataframe.append給出錯誤：計劃形狀沒有對齊

我有兩個數據框與下面提到的列。當我嘗試追加第二個到第一個我得到ValueError：計劃形狀不對齊錯誤。 DF1列： Index([ u'asin', u'view_publish_data', u'data_viewer', u'relationship_viewer', u'parent_task_id', u'submission_id',

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Scikit-pandas，cross val分數特徵

我對scikit及其使用泰坦尼克號Kaggle教程的熊貓整合感到熟悉。我已經清理了我的數據並希望做出一些預測。我可以做到這一點調用管道適合和變換 - 不幸的是，我得到一個錯誤，試圖做cross_val_score相同。我使用sklearn-大熊貓cross_val_score 的代碼如下： mapping = [ ('Age', None), ('Embarked',La

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如何將Fantasy Premier League數據從JSON轉換爲CSV？

我是新來的python和我的論文工作我試圖將JSON轉換爲csv.I能夠以JSON格式下載數據，但是當我使用字典將其寫回時，它不會將JSON轉換爲CSV格式。 import pandas as pd import statsmodels.formula.api as smf import statsmodels.api as sm import matplotlib.

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Scikit學習管道相同的數據和步驟無法分類

我有從doc2vec算法創建的花車矢量，以及他們的標籤。當我用一個簡單的分類器來使用它們時，它可以正常工作並給出預期的準確性。工作代碼如下： from sklearn.svm import LinearSVC import pandas as pd import numpy as np train_vecs #ndarray (20418,100) #train_vecs = [[0.3

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如何使用連擊和數據透視表

代表在一個特定的形式熊貓據幀數據我有兩隻大熊貓據幀作爲輸出： Modeling Methods(Overall Themes & FR) RMSE (CV=10) 0 Lasso -0.559883 1 SVR -0.642521 2 NuSVR -0.602523 3 GradientBoostingRegressor -0.

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如何將Google雲端存儲中的千兆字節數據加載到熊貓數據框中？

我試圖從谷歌雲存儲或谷歌BigQuery中加載數千兆字節的數據到熊貓數據框中，以便我可以嘗試運行scikit的OneClassSVM和隔離林（或任何其他一元或PU分類）。所以，我想pandas-gbq但嘗試運行 pd.read_gbq(query, 'my-super-project', dialect='standard') 使我的機器SIGKILL這是隻有30％完成時。而且我無法在本地加載

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計算混淆矩陣

我目前正在計算多個混淆矩陣並對它們進行歸一化。 for i in range(0,215) [...] matrix_confusion[i] = np.asarray(confusion_matrix(Y_test, Y_pred)) matrix_confusion[i] = matrix_confusion[i].astype(float)/ matrix_confusion[i].

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刪除了一些列的熊貓數據幀在一行

問候讓我有一個熊貓數據幀，看起來像這樣： Product_Code W0 W1 W2 W3 W4 W5 W6 W7 W8 ... \ 806 P815 0 0 1 0 0 2 1 0 0 ... 807 P816 0 1 0 0 1 2 2 6 0 ... 808 P817 1 0 0 0 1 1 2 1 1 ... 809 P818 0 0 0 1