我有一个数据集(称为mydata$data),希望随时保持更新。首先,将此数据集读入为“rawdata”。然后由几个正则R函数对其进行更新。 return(datax[order(datax[,1],datax[,2]),])
CodeMissingData<-function("*NA*" %in% le
最近,我在python中处理数据集时遇到了一个意外的错误。错误是:ValueError: could not convert string to float。实际上,在数据集中也有文本数据,我用LabelEncoder将其转换为整数。但是当我在训练部分拟合模型时,我得到了这个错误,这是没有意义的。dataX_train.MSZoning = le.fit_transform(list(data["MSZoning"]))
dataX_train.Street = le.fit_tran
首先,我选择x轴上的点,然后将所有数据插值到这个新的公共网格中。我将光谱存储在python中的2D列表中。= 0 for b in range(len(datax[a])-1):if float(datax[a][b]) <= wlp[i] and float(datax[a][b+1]) >= wlp[i]:
sp =