有相当大的数据集,其中包含特征和ID。由于任务定义,我正在尝试进行聚类,但不是针对所有数据集,而是采用每个ID,然后在来自此特定ID的特征数据上训练模型。{x:y for x,y in df_init.groupby('ID')} 使用for循环和在dds上迭代,我将获取数据并使用它来训练聚类算法。在此之后,pd.concat()将用来获取数据帧(对于本例,将仅
目前我正在使用JavaScript为每个特征生成一个标记,根据类型将它们添加到数组中,然后根据需要通过数组设置显示/隐藏来切换“层”。据我所知,所有的功能都被添加到相同的数据层,切换它们的集合将涉及到设置样式或仅替换为新的、预过滤的GeoJSON。对于要打开的特征集合中的每种特征类型,创建一个新的数据对象。将所有相关功能添加到该数据对象。var datalayer = n