sklearn-pandas

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我正在蟒蛇/熊猫可能很容易的东西... 我有一个数据帧与列日期，索引水果名称和内部价格。我正在寻找一个函数，当我输入日期时，给我这个日期的水果价格。 [in] mylist [out] 2017-03-23 2017-03-22 2017-03-21 2017-03-20 2017-03-17 2017-03-16 pear 12 13 14 12 20 17

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将自定义类别分配给json数据 - pandas

将标签分配给原始数据，而不是从get_dummies获取新的指示符列。我想是这样的： json_input： [{ID：100，汽车类型： “汽车”，时间： “2017年4月6日1时39分43秒”，区= “A”，类型：“Checked”}， {id：101，vehicle_type：“Truck”，time：“2017-04-06 02:35:45”，zone =“B”，type：“Uncheck

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MLP分类拟合

我是机器学习新手，我正在研究一个使用数据集来分类扑克手的python应用程序，我将发布片段。它似乎不工作。而且我收到以下错误： Traceback (most recent call last): File "C:\Users\Anaconda3\lib\site-packages\IPython\core\interactiveshell.py", line 2881, in run_

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添加在CSV

一个没有希望的专栏中，我有这样的代码 from sklearn import tree train_url = "http://s3.amazonaws.com/assets.datacamp.com/course/Kaggle/train.csv" train = pd.read_csv(train_url) train["Sex"][train["Sex"] == "male"] = 0

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如何将循环结果传递到sklearns t测试方法

我有一个for循环遍历机器学习算法列表，我想对机器学习模型的结果执行T检验。 import pandas import numpy from pandas.tools.plotting import scatter_matrix import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import preprocessing from sklearn i

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熊猫数据框的列中每种标签的数量

我有一个下面的数据框。我需要为每个捐助者查找每种类型的MNTPCODE的数量。 CONTID MEDIUMCODE MNTOPCODE CLASCODE EXTRELNO CONTDIREC CONTDATE 000405402 CI CTS CT 0000020 O 1994-05-09 000430904 CI CTS CT 0000020 O

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feature_names必须是唯一的 - Xgboost

我正在为非常稀疏的矩阵运行xgboost模型。我收到此错误。 ValueError：feature_names必须是唯一的我该如何处理？这是我的代码。 yprob = bst.predict(xgb.DMatrix(test_df))[:,1]

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在Java中加载sklearn模型。使用python中的DNNClassifier创建模型

目标是在Java中打开一个模型，该模型是在python中创建/训练的，其编号为tensorflow.contrib.learn.learn.DNNClassifier。目前的主要问题是要知道在java会话运行方法中给出的“张量”的名称。我有蟒蛇这个测试代码： from __future__ import division, print_function, absolute_import im

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Scikit K-means聚类性能测量

我想用K-means方法做一个聚类，但我想衡量我的聚类性能。我不是专家，但我渴望更多地了解群集。这里是我的代码： import pandas as pd from sklearn import datasets #loading the dataset iris = datasets.load_iris() df = pd.DataFrame(iris.data) #K-Mean

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即使在转换后，列表仍被视为集合

因此，即使在将我的集合转换为列表之后，它们也不会被识别为列表。所以这个想法是删除数据框中的额外列与另一列中的列进行比较。我有两个数据帧，说df_test和df_train。我需要删除df_test中不在列车中的列。 extracols = set(df_test.columns) - set(df_train.columns) #Gives cols 2b