我有一个数据帧,其中包含一个带有日期的列。一些日期丢失(空),一些日期在1500年。 我只想获取日期在过去10年内或缺少日期的那些行。由于Pandas的时间范围是584年,我这样做是为了避免引发错误: import arrow as ar
df[(pd.to_datetime(df['date'], errors = 'coerce') >= ar
我有一个因变量和许多不同的自变量。在自变量的一列中,我有许多值是零的,或者让我们假设“缺失值”。现在,当我执行多元回归时,模型将受到零值的影响,如果它是一个缺失值,模型将删除整行。我想要的是,如果这个变量是零值或缺失值,模型不会考虑这个变量,但仍然保留另一个自变量来预测模型。下面是多元线性回归的例子: from statsmodels.formula.api import ols
fit = ols('Wage ~ C(Sex_male)
我有一个问题,我已经处理了两天,即使我阅读了StackOverflow上的文档和类似问题的答案,我也无法找到解决方案。
我有一个包含成对问题的数据集,我应该将这些问题标记为重复或不重复。在训练数据集上,我实现了清理和矢量化- word2vec。不幸的是,对于某些行,word2vec返回emply value (nan),因为它们在清理后没有任何单词。