我正在对包含数字列的数据帧执行max scaler操作,但是如果在这些数字列中--如果任何单元格包含一个字符串或空值,那么我将得到一个异常。为了避免这种情况,我考虑将字符串或空单元格转换为0。怎么做呢?我的职能:
def min_max_scaler(df_sub,col_names):
"""
import the following:
from sklearn import preprocessing
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
df_sub : Expecting a subset of
我有一个数据框架,比如:
TOTAL | Name
3232 Jane
382 Jack
8291 Jones
我想在数据帧中创建一个新缩放的列,名为SIZE,其中SIZE是一个介于5和50之间的数字。
例如:
TOTAL | Name | SIZE
3232 Jane 24.413
382 Jack 10
8291 Jones 50
我试过了
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
import pandas as pd
scaler=MinMaxScaler(feature
我希望将我的DataFrame按特定的列分组,然后应用sklearn预处理MinMaxScaler并存储scaler对象。
我现在的出发点是:
import pandas as pd
from sklearn import preprocessing
scaler = {}
groups = df.groupby('ID')
for name, group in groups:
scr = preprocessing.MinMaxScaler()
scr.fit(group)
scaler.update({name: scr})
group = scr.tr
我在看。我用这段代码构建并训练了一个回归模型,它来自于和。我正在使用所有的培训数据(没有培训/测试分割):
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.model_selection import cross_val_score
from sklearn.model_selection import KFold
from sklearn.pipeline import
我有两个功能的不同的产品ID下的不同类别的rank和ratings从一个电子商务网站在不同的日期刮。 此处提供示例数据帧: import pandas as pd
import numpy as np
import warnings; warnings.simplefilter('ignore')
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.preprocessing import RobustScale
如何在dask分布式集群中进行dask_ml预处理?我的数据集大约是200‘s,每次我对准备用于OneHotEncoding的数据集进行分类时,似乎dask忽略了客户端,并尝试将数据集加载到本地计算机的内存中。也许我错过了一些东西:
from dask_ml.preprocessing import Categorizer, DummyEncoder
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline
import pandas as pd
impo
我正在使用StandardScaler来缩放我的数据帧,如下所示,我得到了一个错误ypeError: fit()缺少一个必需的位置参数:'X‘。我不确定问题出在哪里?谢谢你的帮助。 import seaborn as sns
import pandas as pd
from random import randrange
import random
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler # for feature scaling
random.seed(10)
df = pd.Dat
当初始转换器适合于整个数据集时,是否有一种方法可以让inverse_transform一列与sklearn一起使用?下面是我想要得到的一个例子。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
# Setting up a dummy pipeline
pipes = []
pipes.append(('scaler', MinMaxScaler()))
transformati
我试图将两个变量(一个ID和一个DateTime变量)为MultiIndexed的熊猫数据帧转换为dask数据帧,但是我得到了以下错误; "NotImplementedError: Dask does not support MultiIndex Dataframes" 我正在使用下面的代码 import pandas as pd
import dask.dataframe as dd
dask_df = dd.from_pandas(pandas_df) 实际上,我有700多个熊猫数据帧(每个超过100MB),我计划将每个熊猫数据帧转换为dask,然后将它们全部附加到一
假设我有以下python代码: from imblearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from imblearn.over_sampling import RandomOverSampler
from sklearn.decomposition import PCA
selector = VarianceThreshold()
scaler = Sta
请考虑以下代码:
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.feature_selection import RFE
from sklearn.pipeline import Pipeline
# data
train_X = pd.DataFrame(data=np.random.rand(20, 3), columns=["a", "b", &
我有一个熊猫数据框架,如下所示。 import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'A':[1,2,3],
'B':[100,300,500],
'C':list('abc')
})
print(df)
A B C
0 1 100 a
1 2 300 b
2 3 500 c 我想要使整个数据帧标准化。由于列C不是编号列,我所做的如下所示(即首先删除C,
我正在结合使用GridSearchCV和包含标准化的管道作为第一步。我发现,当使用.predict方法GridSearchCV对测试数据集进行预测时,结果与手动实现管道步骤时的结果不同。我在下面创建了我的脚本的简化版本,以显示发现的错误不同。为了简单起见,搜索空间每个参数只包含一个值。
我知道这里的差别很小。但在我的原始代码中,这种差异要大得多。因此,我试图了解是什么导致了这两种方法的区别。
初始化数据
import random
import numpy as np
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
from sklearn.m