数据帧列表的训练测试拆分- Pandas
数据帧列表的训练测试拆分是指将一个数据帧列表分割成训练集和测试集，以便进行机器学习模型的训练和评估。Pandas是一个流行的Python数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以方便地进行数据帧的操作和处理。
在进行数据帧列表的训练测试拆分时，一般会按照一定的比例将数据划分为训练集和测试集。常见的划分方式有随机划分和按时间划分两种。
随机划分是将数据随机打乱，然后按照指定的比例划分为训练集和测试集。这种方式适用于数据没有时间顺序的情况，可以使用Pandas的train_test_split函数来实现。该函数可以指定划分比例、随机种子等参数，返回划分好的训练集和测试集。
按时间划分是根据数据的时间顺序将数据划分为训练集和测试集。一般会按照时间顺序将数据排序后，取前一部分作为训练集，后一部分作为测试集。这种方式适用于数据具有时间顺序的情况，可以使用Pandas的切片操作来实现。
数据帧列表的训练测试拆分可以帮助我们评估机器学习模型的性能，训练集用于训练模型，测试集用于评估模型在未知数据上的表现。通过比较模型在训练集和测试集上的表现，可以判断模型是否过拟合或欠拟合。
对于数据帧列表的训练测试拆分，腾讯云提供了多个相关产品和服务，如腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tcmlp）和腾讯云数据开发套件（https://cloud.tencent.com/product/dts）。这些产品和服务可以帮助用户进行数据处理、模型训练和评估等工作，提高数据科学和机器学习的效率和准确性。
相关·内容
我正在构建一个模型，我在Pandas中有两个数据帧。一个是训练数据，另一个是测试数据。其中一个变量是国家。我在考虑使用OrdinalEncoder()将country列转换为分类列。例如：“美国”在新列中将是1，“巴西”将是2，依此类推。但是，我希望对这两个数据帧进行相同的转换。如果训练数据中的"USA“作为分类列变为1，我希望测试数据中的"USA”也变为1。 这有可能吗？怎么会这样呢？ 提前感谢
浏览 23提问于2019-12-17得票数 0
1回答
我一直在使用Dask Concurrent.futures ，但我在使用(过时的) 时遇到了一些问题。具体地说，使用位置索引将dask数据帧分成测试/训练拆分：
train = dfs[:-1]
test = dfs[-1]
我也尝试过，但都无济于事：
train = dfs.loc[:-1]
test = dfs.loc[-1]
这给了我一个错误：
KeyError Traceback (most recent call last)
/opt/anaconda/lib/python3.5/site-packages/panda
浏览 13提问于2018-02-14得票数 4
1回答
我正在尝试将火车和测试数据帧加载到dataset对象中。将熊猫数据加载到dataset对象中的通常方法是：
from datasets import Dataset
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"a": [1, 2, 3]})
dataset = Dataset.from_pandas(df)
我的问题是如何加载、训练和测试两只熊猫的数据集？
例如，如果我有两个数据文件：
from datasets import Dataset
import pandas as pd
df_train = pd.DataFrame({"
浏览 5提问于2022-06-04得票数 1
我在数据帧上使用split创建了以下数据列表：
dat_discharge = split(dat2,dat2$discharge_id)
我正试图通过采样从该数据列表中创建训练和测试集，以便考虑在数据中根本不均匀分布的放电id组。
我正在尝试使用lapply来完成此操作，因为我不希望对列表中的每个组进行单独采样。
trainlist<-lapply(dat_discharge,function(x) sample(nrow(x),0.75*nrow(x)))
trainL = dat_discharge[(dat_discharge %in% trainlist)]
testL
浏览 24提问于2021-03-03得票数 0
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我正在为大约100个连续的特征和一个连续的标签开发一个SVR。
为了扩展数据，我写道：
#Read in
df = pd.read_csv(data_path,sep='\t')
features = df.iloc[:,1:-1] #100 features
target = df.iloc[:,-1] #The label
names = df.iloc[:,0] #Column names
#Scale features
scaler = StandardScaler()
scaled_df = scaler.fit_transform(features)
# r
浏览 16提问于2021-03-05得票数 0
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我需要根据一些标准拆分整个数据帧(Pandas)。例如：
import pandas as pd
import numpy as np
a = np.random.random(size=(1,10))
b = np.random.randint(100,size=a.shape)
df = pd.DataFrame(array((a,b)).T,columns=['a','b'])
现在，如果我想将数据帧分成两部分，其中df'a‘>= 30和df'a’< 30
df_two = [df[df['a'] < 3
浏览 4提问于2017-02-28得票数 2
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我有一个包含3m+ (有序)行和100列的数据集，我可以使用Pandas将其加载到我的笔记本中。我想追加大约900列，这些列是使用100个现有的列计算得出的。最终目标是训练几个机器学习模型(NN，随机森林)。
当我尝试使用Pandas添加列时，由于RAM不足(我有25 to )，我的机器崩溃了。因此，我尝试使用Dask，它允许我毫无问题地计算900列。然而，Dask数据帧不能用作随机森林(Sklearn)和Keras模型的输入，所以我猜在某些时候您必须将其转换回pandas数据帧。
在这一点上我被卡住了。速度是相当重要的，因为我需要经常改装模型。有没有人有好的建议？
浏览 18提问于2021-05-22得票数 1
3回答
我想将原始数据帧分成3个子组:训练、测试、验证
我看到了三种解决方案，但担心它们不正确，可能会造成瓶颈效应。
1)添加带键的字典
my_dict = {'train':raw_df.loc[start:end], 'test':raw_df.loc[start:end],
'val':raw_df.loc[start:end]}
2)创建三个数据帧
train_df = df.loc[start:end]
test_df = df.loc[start:end]
val_df = df.loc[start:end]
3)添加
浏览 0提问于2016-07-01得票数 1
2回答
如何在邮件中找到集群
、、、、
我正在做一个机器学习项目，我有一个包含电子邮件中出现的单词频率的数据集。我需要找到每个邮件所属的集群。我所做的是将一个数据加载到pandas数据帧中，然后我训练了一个KMeans算法。数据集如下所示：
[
{
"adwords": 2,
"google": 4,
"ads": 2,
"facebook": 1,
"shyam": 2
},
{
"facebook": 4,
浏览 0提问于2018-09-15得票数 0
出于分析目的，我正在处理一个相对较大的数据集(>400 GB)，但内存有限(256 GB)。我使用的是python。到目前为止，我一直在数据子集上使用pandas，但越来越明显的是，我需要一种允许我访问整个数据集中数据的解决方案。
关于数据的一点信息。现在，数据被隔离在一组平面文件中，这些文件是pandas数据帧。这些文件由具有2个键的列组成。主键，我们称它为“记录”，我希望能够使用它来访问数据，还有一个辅键，它基本上是主键中的行号。正如我想访问记录"A“中的第2行一样。
数据集用于训练NN (keras/tf)。因此，任务是按记录将整个集合划分为训练/开发/测试，然后将数据传递
浏览 5提问于2018-02-21得票数 1
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我使用一个非常大的文件中的批处理在每次迭代中更新参数。但在此之前，我想将整个大型数据集分成一个测试集和一个训练集。对于交叉验证，我也想做同样的事情。
我尝试使用dask来拆分整个集合，然后将一部分转换为pandas，以使用批处理来更新我的算法。
dask部分(如果可能，我不想使用它)：
dict_bag=dff.read_csv("gdrive/My Drive/train_triplets.txt", blocksize=int(1e9),sep='\s+',header=None)
df_train, df_test = df_bag.random_spl
浏览 2提问于2019-04-24得票数 0
2回答
如何比较2个不同Pandas数据帧的列名。我想要比较测试数据帧中缺少某些列的训练数据帧和测试数据帧？？
浏览 0提问于2018-05-07得票数 13
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2回答
二进制单热点(也称为-K之一)编码是为一个分类变量为每个不同的值创建一个二进制列。例如，如果有一个颜色列(分类变量)，其值为“红色”、“蓝色”、“黄色”和“未知”，那么二进制人的热编码将颜色列替换为' color =red‘、' color =blue’和‘color=黄色’。我从熊猫数据框架中的数据开始，我想用这些数据来训练一个与科学知识相关的模型。我知道两种方法来做二进制一热编码，其中没有一种让我满意。
Pandas和get_dummies在数据帧的分类列中。就原始数据帧包含所有可用的数据而言，这种方法似乎很好。也就是说，在进行培训、验证和测试集的数据分割之前，您可以先
浏览 1提问于2015-08-27得票数 7
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我是python新手，正在尝试执行一个随机森林回归任务。我导入了总共有5列(包括date列)的数据集。我的数据是时间相关的，所以我不能使用训练/测试拆分。因此，我改为执行以下操作
feature_cols = [ 'Rainfall' ,'Temperature','Usage amount']
target_v = df['water level']
X = df[feature_cols]
y = target_v
然后，我使用sklearn中的时间序列拆分将我的数据拆分成训练和测试
from sklearn.model_
浏览 22提问于2020-05-12得票数 1
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我正在尝试训练一个csv文件中大约22 50数据的CatboostClassifier，这个文件大约有50列。我试着在pandas数据帧中一次加载所有数据，但做不到。有没有什么办法可以在catboost中使用多个数据帧块来训练模型？
浏览 2提问于2017-10-30得票数 1
TypeError:不能将单例数组数组(0.2)视为有效集合。
X = df.iloc[:, [1,7]].values
y= df.iloc[:,-1].values
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, 0.2)
我在尝试train_test_split时遇到此错误。我能够用x和y值训练我的模型。但是，我想拆分我的数据帧，然后对其进行训练和测试。
任何帮助都是非常感谢的。
浏览 0提问于2018-12-16得票数 6
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1回答
从2个RSS提要中，我导入了一些文本数据，然后创建了2个文档术语矩阵(DTM)。我一直在这个DTM上进行各种统计，比如最频繁的术语等，但现在我想使用这两个DTM，并用70%的数据训练一个模型(决策树)，它将能够识别两个类别(教育和环境)之一的新闻馈送，然后我将使用剩余的30%来测试其性能。我该怎么做呢？到目前为止，我所做的是： # Convert Data from DTM to Dataframe
data_fr1<-as.data.frame(as.matrix(DTM1),stringsAsFactors=False)
data_fr2<-as.data.frame(a
浏览 23提问于2019-05-07得票数 0
我使用numpy.fromfile为一些复杂的二进制文件创建了一个解析器，并定义了读取二进制文件的每个部分所需的各种数据类型。然后将得到的numpy数组放入pandas数据帧中，并回收为将二进制文件转换为numpy数组而定义的相同数据类型，以定义pandas数据帧的列名。
我希望使用python struct复制这个过程，但遇到了一个问题。如果我的部分结构要求一个值是一组3个整数，我可以将数据类型定义为numpy.dtype([('NameOfField', '>i4', 3)])，二进制文件的返回值为[int, int, int]。这是否可以使用stru
浏览 0提问于2017-11-29得票数 0
1回答
尝试根据数据帧的行索引将其分解为训练、val和测试数据帧，例如，观察1将进入训练，2进入val，3进入测试，然而，我遇到了障碍。到目前为止，我的代码如下：
climbingTngDataset = pd.DataFrame([])
climbingValDataset = pd.DataFrame([])
climbingTestDataset = pd.DataFrame([])
for i in range(len(dfClimbing)):
if i % 2 == 0:
climbingValDataset.append(i)
if i % 3 == 0
浏览 0提问于2018-05-29得票数 0
我已经使用pandas数据帧训练了我的自动学习分类模型，并试图使用dask数据帧从训练的模型中获得预测。
我已经用熊猫数据帧进行了测试，并获得了正确的预测。现在，我必须对大数据集的dask dataframe执行预测任务。
当我读完dask和Autosklearn的所有文档时，到目前为止还没有对此的支持。
如果有人能帮上忙，那就太好了。
提前谢谢。
浏览 0提问于2020-03-05得票数 0
如何在pandas数据帧中将逗号分隔值转换为整数列表？ 输入： ? 所需输出： ?
浏览 166提问于2021-10-19得票数 1
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我试图连接一个数据帧列表与另一个数据帧使用熊猫串接用于张量流的训练功能。该列表包含未知数目的数据帧。
import pandas as pd
res_train_x = [a, b, c, d, e....]
# here each variable is a data frame. Ex: a = [], b = [], c = [] and so on
res_train_y = aa
# this is how I need the code to work
result = pd.concat([a, b, c, d, e, ..., aa], axis=0)
# my exi
浏览 1提问于2019-05-16得票数 0
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如何将给定的数据集划分为训练集和测试集以及它们的正确标签。
通过sklearn库有一个相同的实现：
from sklearn.cross_validation import train_test_split
train, test = train_test_split(df, test_size = 0.2)
其中df是原始的dataset....for例如:字符串列表
问题是它没有把目标/标签和数据集一起带走。所以我们无法追踪哪个标签属于哪个数据点..。
是否有任何方法将数据点及其标签绑定，然后将数据集分割成训练和测试？
浏览 5提问于2015-09-24得票数 3
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我有一个关于R代码的问题。 当我尝试在我的模型中添加功能时，我遇到了一个问题。我们的教授给了我们一些代码来做套索回归的魔术收集卡价格。如果我按原样运行他的代码，它将会工作。每当我尝试在他的代码中添加另一列作为功能时，我都会遇到问题。 下面是错误："Error in cbind2(1，newx) %*%nbeta: Cholmod error 'X and/or Y have error dimensions‘at file./MatrixOps/cholmod_sdmult.c，第90行“ A screenshot of my command line，然后如果我删除更大的训
浏览 14提问于2019-10-10得票数 0
我正在尝试使用train_test_split将我的训练数据作为索引31和39之间的数据帧。我想写一些像X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(faces.data, faces.target, test_size = 0.3)这样的东西，其中faces是faces = sk.datasets.fetch_olivetti_faces() 如何选择我想要进入我的列车数据的索引？
浏览 12提问于2021-04-05得票数 0
回答已采纳
1回答
我正在从事多标签图像分类工作，我正在使用inception net作为我的基础架构。完成训练后，训练准确率> 90%，验证准确率> 85%，但我在测试数据上获得了17%的准确率。
模型训练-->
model = Model(pre_trained_model.input, x)
model.compile(loss='categorical_crossentropy',
optimizer=RMSprop(lr=0.0001),#'adam'
metrics=['acc']
浏览 0提问于2019-02-15得票数 0
我正在用keras训练一个神经网络，并记录通过CSVLogger从keras.callbacks获得的结果。因为我的model.fit()调用包含在for循环中(用于小批处理培训)，所以我尝试编写一个包装类，它将pandas的数据争用功能与CSVLogger模型日志结合起来。我的目标是使用面向对象的方法在我的utils.py中编写一个类来实现这个目标：
stored(before method(after (训练前)初始化一个pandas数据帧，其中所有历元的结果将是pandas训练)在拟合模型之前先初始化给定路径的CSV文件，将CSV记录器转换为pandas数据帧(在每个时代之后)添加一个列
浏览 1提问于2019-11-24得票数 0
我正在开发一个神经网络来解决分类问题。我有一个包含text id列的数据集，我使用pandas.factorize()函数将字符串id转换为int。 我的文本id列名为'customer_id‘，如下所示： customer_id
0 Z59FTQD
1 HMP29SK
2 VPP29SK
3 VPP29SK
.. .. .. .. ..
1500 0JP2FAB
15001 ZJP29AK 在我使用以下命令后： dataset['customer_num_id'] = pd.fact
浏览 16提问于2020-07-12得票数 1
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1回答
假设我有一个包含贷款信息的pandas DataFrame，并且我想预测用户不还钱的概率(由我的dataframe中的default列表示)。我想使用sklearn.model_selection.train_test_split将数据划分为训练集和测试集。
但是，我希望确保具有相同customerID的贷款不会同时出现在测试和训练集中。我该怎么做呢？
下面是我的数据示例：
d = {'loan_date': ['20170101','20170701','20170301','20170415','201
浏览 0提问于2019-01-27得票数 2
1回答
我有一个有11行的熊猫数据帧。我想根据N的值创建一个列的列表，如下所示： import numpy as np
import pandas as pd
import math
import sys
df = pd.DataFrame({'group':[1,1,1,2,2,2,2,3,3,4,5]})
df 例如： 如果N值被指定为2，那么我想创建2列表，如下所示： list = [[1,1,1,2,2,2,2], [3,3,4,5]] 以便每个组都留在相同的列表中。如果列表的长度不相同也没关系。
浏览 12提问于2019-12-13得票数 3
我是Pandas的新手，我尝试了几个小时来解决我的问题，但我没有设法解决它。我已经看过几个stackoverflow对话，但没有一个与我的问题类似。 我有两个数据帧，具有形状(256，800)的训练和标签(1，800)，每个标签对应于一个数字0-9，我想创建10个数字数组，其中每个只包含i个数字的训练数据。 如果第一个训练示例(1*256)具有标签0，则将训练的列(1*256)分配给第一个numpy数组，依此类推。即，基于对另一个数据帧的条件，将一个数据帧分配给一个numpy数组。例如，如果我有89个“零”，“零”数字数组将是256*89。 提前感谢
浏览 19提问于2019-03-23得票数 0
继续
在我从训练数据中“学习”了我的存储箱之后，使用np.histogram(A['my_var'])，我如何将它应用于我的测试集？例如，每个数据点的my_var属性位于哪个bin中？我的训练和测试数据都在pandas数据帧中，如果有关系的话。
谢谢
浏览 0提问于2015-09-15得票数 1
我遵循设置了一个带有数据科学库和Debian GNU/Linux9磁盘映像的Google Compute Engine VM实例。我在本地机器上运行了一个数据探索笔记本，发现pandas.read_csv()搞砸了我训练数据的导入。
正确导入后，数据集是一个具有一列(“text”)的pandas数据帧。该栏中的3000个条目中的每个条目都是来自生物医学文献语料库的文章。但是，在VM上发生的情况是，应用了某个长度阈值，pandas将给定文章的一部分分流到数据帧的新行。它对大多数但不是所有的文章都是这样做的，数据帧最终有近6000个条目。更重要的是，尝试在上面训练模型是没有用的。
我使用Vagra
浏览 0提问于2017-08-08得票数 0
我尝试用我命名为training_examples的熊猫数据帧来测试Tensorflow内置的pandas_input_fn()
它是一个非常简单的数据帧，描述了一组功能和标签；然后作为参数x在pandas_input_fn()函数中传递，如下所示，如果我正确理解了文档，它应该返回一个输入函数，其中的数据已经解析成功能和标签了吗？
input_function = tf.estimator.inputs.pandas_input_fn(
x= training_examples,
y= None,
batch_size=128,
num_epochs=1,
shuffle=True,
queu
浏览 0提问于2018-06-28得票数 3
我正在做一个数据框架，我注意到有3个变量对预测标签非常重要。因此，我希望将我的数据帧拆分到测试和训练集中，但不是随机拆分，而是基于这3个变量进行分层拆分(以保持训练集中与原始数据帧中相同的分布)。函数<code>D0</code>是用来处理标签的，所以如果我没记错的话，我只能指定一个变量，而不是三个变量。有人能帮我吗？谢谢
浏览 14提问于2019-03-29得票数 0
我有一个数据帧，其中有两列表示用户的位置(城市和地址)
数据如下所示：
City Address
0 New York Lincoln Square
1 Null Chicago
2 Null Los Angeles, Beverly Hills
3 Utah Null
使用Pandas，我试图删除City列中的null，但是City名称本身是在Address列中给出的。
我该如何处理这个问题呢？
想要的结果
City Addre
浏览 10提问于2020-05-11得票数 0
2回答
我正在为一个算法创建测试和训练数据。我在不同的csv文件中有数据，我想从这些文件中创建训练和测试数据。
我已经使用以下命令将所有csv文件导入到pandas数据帧中
dfs = [pd.read_csv(file) for file in datafiles]
第一个数据帧是dfs1，第二个是dfs2，依此类推
我想将它们分配到不同的数据帧中，格式为Xtest1是dfs1，Xtest2是dfs2，依此类推，直到文件结束
有没有人可以使用循环或任何其他想法来帮助完成这项工作
浏览 0提问于2019-04-01得票数 0
1回答
我通常是Python的新手，在建立线性回归模型时遇到了困难。我需要使它从一个大型excel数据集(.csv)的训练和测试集。
我已经拆分了数据集：
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv('C:/Dataset.csv')
df['split'] = np.random.randn(df.shape[0], 1)
split = np.random.rand(len(df)) <= 0.75
training_set = df[split]
testing_set = df[~sp
浏览 4提问于2017-05-01得票数 2
我试图用深度学习(3D CNN)来进行脑部疾病分类。目前，输入大小设置为96*96*96。这是由于原始扫描的大小为256*256*256。我首先通过调整大小到192*192*192来删除背景，然后将采样降至2倍。
但是，我的数据集只包含825个主题。我想将数据集扩大到足够的大小，但它给我带来了很大的困扰。
首先，96^3的输入结果是884 k体素。从我过去的经验来看，训练样本的数量应该远远超过输入单位的数量。因此，我的第一个问题是：是正确的，培训数据应该超过输入单元(在本例中，超过884 k)。
其次，为了执行数据增强，推荐哪些技术？到目前为止，我试着围绕3轴旋转，间隔10度。但这只会使数据大
浏览 2提问于2019-04-25得票数 2
1回答
因此，我在Python中有一个数组列表：[[0, 1, 0, 1], [1, 0, 1, 1], [0, 1, 1, 1]]。我想把这个数组列表做成一个Pandas数据帧，每个数组都是一行。在Python中有没有一种方法可以快速而简单地做到这一点呢？我尝试使用values = np.split(values, len(values))将数组列表拆分为多个数组(嗯，我尝试过了)。然后尝试用df = pd.DataFrame(values)创建数据帧。但这就是我的错误所在。我得到了一个“必须通过2-d输入”的错误信息。你知道我哪里做错了吗?怎么改正？或者是一种更简单的方法呢？谢谢!
浏览 1提问于2017-07-26得票数 1
2回答
我有一个包含3列图像数据集的csv文件。第一列名为' ID‘，其中ID表示患者id，第二列和第三列分别表示数据集的侧面和标签。我想根据患者Id将此数据帧拆分到测试和训练集中，其中患者ID不会在两个集合中重复。我的意思是训练ID不会出现在测试集中。使用下面的代码
# Defining a function for spliting dataframe into train and test
df_Datacopy = df_Data.copy() # copy the df
#df_Datacopy= df_Datacopy.sort_values(by=['ID'])
浏览 17提问于2019-08-13得票数 1
回答已采纳
Pandas有一个包含assert_frames_equal的测试模块。考拉也有类似的东西吗？ 我正在编写一系列到考拉数据帧的转换测试。首先，由于我的测试csv文件只有几行(<10行)，我考虑只使用pandas。不幸的是，这些文件非常宽(接近200列)，并且具有在spark读取文件时指定的各种数据类型。由于熊猫的类型规范与考拉的类型规范非常不同，除了我们已经为spark编写的类型模式之外，我还必须编写大约200个完整的dtype列表。这就是为什么我们决定使用spark和koalas为测试创建数据帧会更有效率。但是，我在文档中找不到一种方法来比较数据帧，以查看转换的结果是否与我们创建的预
浏览 27提问于2020-12-12得票数 0
回答已采纳
我使用了以下代码：
import pandas as pd
pandas_bigram = pd.DataFrame(bigram_data)
print pandas_bigram
我得到的输出如下
0
0 ashoka -**0
1 - wikipedia,**1
2 wikipedia, the**2
3 the free**2
4 free encyclopedi
浏览 4提问于2016-10-01得票数 1
import pandas as pd
import numpy as np
data=[]
columns = ['A', 'B', 'C']
data = [[0, 10, 5], [0, 12, 5], [2, 34, 13], [2, 3, 13], [4, 5, 8], [2, 4, 8], [1, 2, 4], [1, 3, 4], [3, 8, 12],[4,10,12],[6,7,12]]
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)
# A B C
#
浏览 12提问于2018-07-31得票数 1
我正在尝试对保存在pandas.core.frame.DataFrame中的一些训练数据应用StandardScaler()。在这个过程中，我得到了一个ValueError: setting an array element with a sequence。 当试图将不适当的数据类型传递给StandardScaler() (如列表)时，通常会发生这种情况，但这只是一个pandas数据帧(这在某种程度上是此类工作的标准)。代码如下所示： X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random
浏览 36提问于2019-10-13得票数 0
我使用pandas在python中创建了以下数据帧 import numpy as np
import pandas as pd 我们创建一个列表 A=["THIS IS A NEW WORLD WE NEED A NEW PARADIGM: FOR THE NATION FOR THE PEOPLE",
"THIS IS A NEW WORLD ORDER;. WE NEED A NEW PARADIGM-: FOR THE NATION FOR THE PEOPLE%",
"THIS IS A NEW WORLD? WE NEED
浏览 8提问于2020-08-21得票数 1
回答已采纳
我有一个通过导出mongoDB数据库集合获得的包含一些数据的.json文件。为了对数据进行测试、执行机器学习训练和测试，我想按照特定的测试-训练比率将json文件拆分成两个单独的文件，这在我的Python笔记本或mongoDB控制台上是无法做到的。
我曾尝试使用记事本手动拆分记录，但这并不能确保拆分所需的准确性。
我还尝试将json文件转换为Pandas dataframe，但随后丢失了存储数据的格式，因为to_json()首先保存第一列的所有记录，然后保存第二列的所有记录，依此类推，这是我不想要的。
我的json文件是可用的！
浏览 1提问于2019-09-08得票数 0
我有2个数据帧，我想合并/合并/合并它们来创建多个或一个新的数据帧用于模型训练目的。在这种情况下如何使用pandas合并这些文件？ 第一个是时间序列数据的csv文件列表，如下所示： File name: Data1:
Col1 Col2 Col3
Time SignalA SignalB
1 1 4
2 5 3
. . .
50 3 1 第二个文件包含所有这些文件的附加信息，格式如下： File name: Ann:
Col1 Col2
浏览 15提问于2021-07-14得票数 0
我有一个包含699行和11个属性(包括class属性)的癌症数据集。如何将数据集划分为训练数据集和测试数据集？我知道下面的事情。它们是真的吗？(1)选择初始150行用于测试，剩余549行用于训练(2)选择初始549行用于训练，剩余150行用于测试
此外，我是否需要在两个数据集中都包含类属性？是否还需要另一个称为“验证数据集”的数据集？我正在使用SVM进行分类
浏览 3提问于2016-07-01得票数 0
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