首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

"df['Good Quality'] = [1 if x>=7 0 for x in df['quality']]“和下面给出的扩展行有什么不同?

给定的问答内容是一个Python代码片段,其中使用了一个条件语句来创建一个新的列"Good Quality",该列的值根据"quality"列的值是否大于等于7来确定。具体来说,如果"quality"列的值大于等于7,则"Good Quality"列的值为1,否则为0。

下面给出的扩展行是一个语法错误,因为它在条件语句中缺少了一个关键字"if"。正确的语法应该是:

df['Good Quality'] = [1 if x>=7 else 0 for x in df['quality']]

这个扩展行与原始代码片段的不同之处在于,它在条件语句的末尾添加了一个"else"关键字,用于指定当"quality"列的值小于7时的情况。如果"quality"列的值小于7,则"Good Quality"列的值为0。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 【干货】​在Python中构建可部署ML分类器

    df["quality_bin"] = np.zeros(df.shape[0]) df["quality_bin"] = df["quality_bin"].where(df["quality"]>=...6, 1) #1 means good quality and 0 means bad quality 得到数据摘要: df.describe() ?...如果您需要在两个不同数据集上进行拟合转换,您也可以分别调用拟合转换函数。 现在,我们共有1599个数据实例,其中855个为劣质葡萄酒,744个为优质。 数据在这里显然是不平衡。...现在我们588个劣质531个优质样本。 仍有267个质量差213个质量好样本用于测试。 然后就该对训练数据进行重新采样来平衡它,这样模型就不会出现偏差。...clf1 = joblib.load("wine_quality_clf.pkl") clf1.predict([X_test[0]]) 原文链接: https://towardsdatascience.com

    2K110

    2019腾讯广告算法大赛方案分享(初赛冠军)

    官方给出文件曝光历史数据表、曝光用户属性数据、广告静态数据表、广告操作数据表待预估广告数据表。...赛题难点 在这一小节我们对本次赛题中存在难点进行分析总结,我们将本次赛题难点归结如下三点: 1)赛题并没有给出明确训练集标签,那么如何构建训练集标签成为第一个需要翻越障碍。...下面给出提取训练集代码。...如下图,d-1信息作为d天特征,这种相近日期数据相关性是非常大。我们知道,直接用前一天曝光量才填充,这种规则就能得到很高分数。 ? 具体平移特征初赛复赛也是很大不同。...这里对训练目标进行了优化,保证训练出来结果符合单调性。 7. 模型融合 融合分为三个部分,分别是NN、lgb规则。

    1.8K21

    Python-科学计算-pandas-03-两列相乘

    系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python科学计算版块...今天讲讲pandas模块: DataFrame不同列相乘 Part 1:示例 已知一个DataFrame,4列["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol..."] 对应实物意义是: 对一个商品四处位置测量其某一质量特性,并给出该四处质量标准,上限下限 本示例中,如何判断几处位置其质量特性是不符合要求,即measure_value列值不在公差上下限范围内...Part 2:代码 import pandas as pd dict_1 = {"quality_1": ["pos_1", "pos_2", "pos_3", "pos_4", "pos_5"],...= pd.DataFrame(dict_1, columns=["quality_1", "measure_value", "up_tol", "down_tol"]) df["up_measure"

    7.2K10

    【Python机器学习实战】决策树集成学习(二)——决策树实现

    下面直接给出画图代码 decisionNode = dict(boxstyle='sawtooth', fc="0.8") leafNode = dict(boxstyle='round4', fc...= 7.5] wine_df['quality'] = wine_df['quality'].replace(8, 7) wine_df['quality'] = wine_df['quality']....(wine_df.drop(['quality'], axis=1), wine_df['quality'], test_size=0.3, random_state=22) print(X_train.shape...,而在实际应用中想要找出最佳一组参数并不容易(但也不是不可能,可以通过GridSearchCV方法对模型进行模型),另一种在上一节中提到后剪枝算法,即确定不同α值,找出最优决策树,下面看一下α...("Depth vs alpha") fig.tight_layout() # 查看不同训练误差测试误差变化关系 train_scores = [clf.score(X_train, Y_train

    91200

    Python-科学计算-pandas-01-df获取部分数据

    系统:Windows 7 语言版本:Anaconda3-4.3.0.1-Windows-x86_64 编辑器:pycharm-community-2016.3.2 这个系列讲讲Python科学计算版块...今天讲讲pandas模块: 获取DataFrame部分行 Part 1:示例 已知一个DataFrame,想获取其中满足条件 从结果中可以知道,只保留了df前3数据 执行结果 ?...= ["pos_1", "pos_2", "pos_3"] df = pd.DataFrame(dict_1, columns=["quality_1", "measure_value", "up_tol...", "down_tol"]) print(df) print("\n只取需要数据:") df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)] print(df_2) 代码截图...Part 3:部分代码解读 df_2 = df[df["quality_1"].isin(list_1)]从代码中可以看出,是以quality_1列作为筛选条件,取quality_1列值为["pos_

    1K30

    使用Matplotlib对数据进行高级可视化(基本图,3D图小部件)

    在温哥华房产税报表数据集已经被用于探索不同类型地块在Matplotlib库。该数据集包含有关BC评估(BCA)城市来源属性信息,包括物业ID,建成年份,区域类别,当前土地价值等。...plt.plot():绘制y与x作为/或标记 https://matplotlib.org/api/_as_gen/matplotlib.pyplot.plot.html plt.xlabel()...数据表中每一都由一个标记表示,该标记位置取决于在X,YZ轴上设置列中值。...它们显示指定因变量(Y)两个独立变量(XZ)之间函数关系,而不是显示各个数据点。上述图实际应用是可视化梯度下降算法如何汇合。...当许多不同类别使得比较困难时,这可能特别有用。因此小部件可以更容易地隔离比较不同图形并减少混乱。

    3.8K20

    --中心化 缩放 KNN(二)

    分类报告来查看各种其他指标: [b7x53qfrok.png] 现在我们来介绍一下缩放中心化,他们是预处理数值数据最基本方法,接下来,看看它们是否对模型有影响,以及怎样影响。...标准化则略有不同, 它最终结果就是将数据集中在0左右,并按照标准偏差进行缩放:标准化结果=(数据点-均值)/标准差。 一点需要强调,这些转换只是改变了数据范围而不是分布。...分类问题回归问题哪个更重要? 下面我们就具体看下缩放对 KNN 影响。...' , sep = ';') # 删除目标结果 X = df.drop('quality' , 1).values y1 = df['quality'].values pd.DataFrame.hist...(df, figsize = [15,15]); df.describe() # 使用 5 作为边界进行分类 y = y1 <= 5 # 原始目标结果二分类之后目标结果 plt.figure(

    1.1K90

    0815-CML中模型共享MLOps简介

    模型监视软件也并不是什么新鲜事物,并且已有相当长一段时间来监视诸如响应时间吞吐量之类技术性能工具。 然而,模型在一个重要方面与普通应用程序相比是独特-它们可以预测周围不断变化世界。...;1.2;0.065;15.0;21.0;0.9946;3.39;0.47;10.0"}) #good time.sleep(1) predict({"feature": "7.4;0.7;0;1.9...它看起来类似于: crn:cdp:ml:us-west-1:9d74eee4-1cad-45d7-b645-7ccf9edbb73d:workspace:c4b02aca-fcae-4440-9acc-c38c2d6a7d2c.../b1c02929-6cc7-424d-b92f-a169f9f395fe 分析指标 现在,我们要分析模型在技术(延迟)上功能(偏移)上性能。...ite=36616&ito=2116&itq=d19bd3f1-c1fe-4f2d-8311-16901ae7cf1c&itx%5Bidio%5D=4516154&model=tru

    89620

    数据科学与机器学习管道中预处理重要性(一):中心化、缩放K近邻

    ';') X = df.drop('quality' , 1).values # drop target variabley1 = df['quality'].values pd.DataFrame.hist...所有的标准化操作就是将数据集缩放,使其最小值为0,最大值为1。为实现这一目标,我们将数据点x变换成 ? 规范化略有不同;它将数据向0集中,使用标准差进行缩放: ?...我将分析逻辑回归,你将会发现这个结果与刚才在k-NN中看到结果截然不同。 在下面的交互式窗口中,你可以玩转你数据。首先改变变量n_neig值,它表示是k-NN算法中质心个数。...' , sep = ';') X = df.drop('quality' , 1).values # drop target variable # Here we scale, if desiredif...sc == True: X = scale(X) # Target valuey1 = df['quality'].values # original target variable y = y1

    97130

    --中心化 缩放 KNN(二)

    上次我们使用精度评估得到成绩是 61%,成绩并不理想,再使 recall f1 看下成绩如何? 首先我们先了解一下 召回率 f1。...标准化则略有不同, 它最终结果就是将数据集中在0左右,并按照标准偏差进行缩放:标准化结果=(数据点-均值)/标准差。 一点需要强调,这些转换只是改变了数据范围而不是分布。...分类问题回归问题哪个更重要? 下面我们就具体看下缩放对 KNN 影响。...' , sep = ';') # 删除目标结果 X = df.drop('quality' , 1).values y1 = df['quality'].values pd.DataFrame.hist...(df, figsize = [15,15]); df.describe() # 使用 5 作为边界进行分类 y = y1 <= 5 # 原始目标结果二分类之后目标结果 plt.figure(

    73460

    睡眠健康数据分析

    睡眠呼吸暂停 个人在睡眠期间呼吸暂停,导致睡眠模式中断潜在健康风险。 睡眠健康生活方式数据集包括40013列,涵盖了与睡眠日常习惯相关广泛变量。...CSV”数据库,下面您将看到数据分析、数据处理以及使用机器模型学习分类来实现我们目标。...Quality of Sleep (scale: 1-10)(睡眠质量(等级:1-10):对睡眠质量主观评价,范围从1到10。...在这里,当我们查看分类变量时,我们可以看到我们数据在男性女性之间分布良好,查看身体质量指数,我们可以看到大多数人在正常超重之间,当我们查看我们目标变量时,我们可以看到大多数人没有睡眠问题,那些睡眠问题的人在失眠睡眠呼吸暂停之间分布良好...(4, 2, 6) sns.histplot(x = df['Heart Rate'], kde = False) plt.subplot(4, 2, 7) sns.histplot(x = df['

    23310

    pandas 筛选数据 8 个骚操作

    比如下面这个例子除了上面条件外再加上且条件CHAS为1,注意逻辑符号分开条件要用()隔开。...loc按标签值(列名索引取值)访问,iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。除了可以像[]按条件筛选数据以外,loc还可以指定返回列变量,从列两个维度筛选。...train['quality'] = '' traincond1 = train['Sex'] == 'male' cond2 = train['Age'] > 25 train['quality']...它支持三种筛选方式: items:固定列名 regex:正则表达式 like:以及模糊查询 axis:控制是index或列columns查询 下面举例介绍下。..., axis=0) # 索引中有2 train.filter(regex='^2', axis=0).filter(like='S', axis=1) 8. any/all any方法意思是,

    3.5K30

    pandas 筛选数据 8 个骚操作

    比如下面这个例子除了上面条件外再加上且条件CHAS为1,注意逻辑符号分开条件要用()隔开。...loc按标签值(列名索引取值)访问,iloc按数字索引访问,均支持单值访问或切片查询。除了可以像[]按条件筛选数据以外,loc还可以指定返回列变量,从列两个维度筛选。...train['quality'] = '' traincond1 = train['Sex'] == 'male' cond2 = train['Age'] > 25 train['quality']...它支持三种筛选方式: items:固定列名 regex:正则表达式 like:以及模糊查询 axis:控制是index或列columns查询 下面举例介绍下。..., axis=0) # 索引中有2 train.filter(regex='^2', axis=0).filter(like='S', axis=1) 8. any/all any方法意思是,

    29410
    领券