假设我的数据框中有一个特定的列。有些字段只包含1个值,但有些甚至包含10个值。我决定用';‘分隔符来拆分列值。
data['golden_globes_nominee_categories'].str.split(';')
在那之后,我像这样逐行迭代:
for index, row in data.iterrows():
print (row['golden_globes_nominee_categories'])
结果是这样的:
['Best Original Song - Motion Picture ',
我在python中使用下面的代码对数据集中的许多分类变量中的一个进行热编码。但是,我想一次编码多个列,但无法这样做。此外,这些多列有不同的类别#,例如;一个列可能只有一个是和否,但其他列有4-5个不同的类别。如何使用下面的代码对所有这些内容进行编码,并将其附加到主数据集中?
from numpy import array
from numpy import argmax
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder
# define example
我有一个工作的PhoneGap数据库事务,我可以在其中运行sql查询并处理结果。但是,为了使其可重用,我需要成为abe,以便将参数传递给查询函数。应该有一种比声明全局变量并在查询函数中访问/重置它们更好的方法。感谢您在转换这方面的任何帮助:
//update images function
function updateGalleryCovers() {
var db = window.openDatabase("test db", "1.0", "Cordova DB", 200000);
db.
我从数据库中提取了一个表,并希望对一些条目做一些主题分析。我已经创建了一个具有唯一主题名的空矩阵,并且我有重复的行,因为每个“name”条目可能有多个主题。最终,我想要一个数据文件,它有一个与主题相关的行的1。然后,我将删除“topic”列,并在某个时候删除重复的行。实际的dataframe要大得多,但是这里我只是展示一个例子。
这是我的数据:
topic_label name Misconceptions Long-term health issues Reprod
我想用这个分类变量来训练我的模型,把生活质量作为我的目标变量
SelectedColumns=['workOrganiz' , 'education', 'maritalSt','jobType','ageGroup','workHoursPeriod','sex','lifequality']
我试着做这样的逻辑回归
dfML=df[SelectedColumns]
list_of_results=[]
#train and test set stratified
我有一个看起来像这样的class:
class A {
var aString = ""
static var staticString = ""
}
如果创建A的instance,则无法访问static property
var a = A()
a.staticString = "THIS GIVES AN ERROR"
但是,如果我创建一个指向static variable的直接instance,它就能正常工作:
var a = A.staticString
a = "THIS WORKS"
我对静态变量的理解