这是一个非常普遍的问题,因为我仍然处于机器学习的学习阶段。我有一些关于有问题的仪表的实用数据。即使这些数据是“时间序列”,我也相信我可以对数据进行多类分类(查看3个标签),但在我沿着这条道路前进之前,我想听听一些意见。
我一直在做一些功能工程来派生其他数据点,以帮助分类过程(下面的例子是列"Error1“和"Error2")。
仪表分为两类,一类是估计问题="1",另一类是非估计问题="0“。
我的数据集大致如下(我有几个其他错误特性):
Estimated Meter ID Date Days
有什么办法可以完成以下工作吗?
我希望在Plone中的每个对象都与另一个安全分类相关联(例如'alpha‘、'bravo’、'zulu')。这些分类将是内容类型架构的一部分。在运行时,将将用户的安全凭据与对象进行比较,并且只有当用户拥有该对象的所有凭据时,该对象才是可查看的。在工作流中,我看不到任何方法。
愿意接受建议。谢谢!
Stan
我读过一些这样做的方法,但似乎对我没有用。我试图提取具有分类、Itemcode和Sales的数据。我总结了一段时间,这样我的基本查询如下所示:
select
Category
, Itemcode
, sum(Sales)
, rank() over (partition by Category order by sum(Sales) desc) as ItemRank
from
Sales
group by
Category, Itemcode
当我这样做时,我的数据如下所示:
我想要做的是增加另一个等级,以显示整个类别的排名。
作为python的新手,我正在努力将有关groupby函数的其他问题应用到我的数据中。数据框示例: ID Condition Race Gender Income
1 1 White Male 1
2 2 Black Female 2
3 3 Black Male 5
4 4 White Female 3
... 我正在尝试使用group
我希望对我的条目进行分类,问题是我想要的类别有多个级别。举个例子:
css
layout
floats
specificity, selectors
html
html 5
在本例中,css和html是父类别,css有2个子类别,layout有一个子类别floats。
我想我需要的模式应该是
class Category:
name = models.TextField()
parentId = models.IntegerField(blank=True)
我不明白的是,我如何才能在我的管理中做一个多层次的下拉列表,这样当我发布条目
我有一个网站,其中的项目是按类别和子类别分类。我的模特长得像这样:
from django.db import models
class Category(models.Model):
name = models.CharField(max_lenght=100)
class Subcategory(models.Model):
name = models.CharField(max_lenght=100)
category = models.ForeignKey('Category')
class Item(models.Model):
我开始使用java 8流API。我想将"sql结果集“的列表转换为域对象,即复合结构。
域对象:用户拥有一组权限,每个权限都有一个应用程序年份的集合。例如,John有2个权限(版主和DEV)。其主持人许可仅适用于2014年和2015年,其开发许可仅适用于2014年。
class User {
// some primitives attributes
List<Permission> permission;
}
class Permission {
// some primitives attributes
List<Integer> year
我发现在此路径中包含一个模板效果很好
{% include 'AcmeDemoBundle:TemplateArchive:view.html.twig' with {'data': c.data} %}
虽然这似乎是不允许的:
{% include 'AcmeDemoBundle:TemplateArchive:6:view.html.twig' with {'data': c.data} %}
换句话说,我正在尝试访问我已经分类到我的bundle/resources/views/文件夹中的子文件夹结构中的模板。
如果在我的第一
我正在获取api并尝试将该响应转换为csv,但在catch上,这是多级dict或json,当我将其转换为csv时,大部分类似于我正在使用的dict或dicts列表。
def expand(data):
d = pd.Series(data)
t = d.index
for i in t:
if type(d[i]) in (list,dict):
expend_s = pd.Series(d[i])
t.append(expend_s.index)
d = d.append(expe