在Python中合并数据集类似于交叉连接
在Python中，合并数据集类似于交叉连接是通过使用pandas库中的merge()函数来实现的。merge()函数可以将两个或多个数据集按照指定的列进行合并，生成一个新的数据集。
合并数据集的步骤如下：
- 导入pandas库：
import pandas as pd - 创建两个数据集：
df1和df2 - 使用merge()函数进行合并：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name')df1和df2是要合并的两个数据集column_name是用于合并的列名，即两个数据集中共有的列
- 可选：指定合并方式和合并键：
merged_df = pd.merge(df1, df2, on='column_name', how='inner')how参数可以设置为'inner'（默认值）、'left'、'right'或'outer'，分别表示内连接、左连接、右连接和外连接
- 查看合并后的数据集：
print(merged_df)
合并数据集的优势：
- 可以将多个数据集中的相关信息合并到一个数据集中，方便进行分析和处理。
- 可以避免数据重复和冗余，提高数据的一致性和准确性。
- 可以根据不同的合并方式，灵活地处理数据集之间的关系。
合并数据集的应用场景：
- 数据库查询和数据集集成：将多个数据库中的数据根据共有的列进行合并，以便进行统一的查询和分析。
- 数据清洗和预处理：将多个数据集中的相关信息合并到一个数据集中，方便进行数据清洗和预处理操作。
- 数据分析和建模：将多个数据集中的特征信息合并到一个数据集中，用于数据分析和建模任务。
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1回答
大家好)我正在开发股票预测的应用程序(大学项目)为了训练支持向量机模型，我需要将我的数据拆分成训练和测试集<code>D0</code>，我得到了X和Y双重集合，我需要拆分。在python中，我知道有一些函数可以轻松地将数据拆分为四个变量<code>D1</code>，但我在python中找不到这样的函数。在微软的官方网站上，我只找到了这个例子，但正如我前面提到的，它只接受一个变量，在我的例子中，支持向量机将无法正常工作。我听说过microsoft ML项目，但它只拆分了一个变量。我尝试过这个例子，但正如我前面提到的，它只接受一个验证值，并提供训
浏览 41提问于2020-11-21得票数 0
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运算符APPLY不是我使用过的运算符，我担心我会错过某些可能性。
在Alexander的例子中，他使用APPLY连接函数的返回值--在其他情况下，我应该首先使用APPLY、CROSS或OUTER吗？
浏览 6提问于2012-09-29得票数 4
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特征标准化-多层感知器
、、、
对于多层感知器学习过程之前的特征标准化，我有严重的疑问。
我使用python-3和scikit学习包来实现学习过程和特性的规范化。
正如科学工具包-学习wiki (实用技巧)所建议的那样，我正在用预处理模块进行功能标准化，这意味着我的所有特性都将作为标准的标准规范出现。
问题是，在显示的示例中：
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
# Don't cheat - fit only on training data
scaler.fit(X_train)
X_tr
浏览 0提问于2017-11-15得票数 0
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我试着把这句话说得尽可能清楚。 这是我的场景:我有两个数据集。 Dataset1： Individual_id
Code 1 Dataset2： Individual_id
Code 2 individual_ID中的值对于每个数据集都是唯一的，这意味着两个列表都没有重复的individual_id，因此典型的连接是不可能的(我无论如何都不这么认为)。 我需要我的最终数据集看起来像这样： Individual_ID Code1 Code 2 有什么帮助吗？ 谢谢!
浏览 14提问于2019-02-13得票数 1
当我试图连接训练集和验证集时，我遇到了一个问题。我将数据集分为火车集、验证集和测试集。然后我用‘StandardScaler()’缩放它们：
X_train, X_test, t_train, t_test = train_test_split(x, t, test_size=0.20, random_state=1)
X_train, X_valid, t_train, t_valid = train_test_split(X_train, t_train, test_size=0.25, random_state=1)
sc = StandardScaler()
X_train = sc.
浏览 5提问于2022-09-06得票数 0
PROC SQL可以将本地表连接到数据库中的本地表。例如，加入db.sales和work.customer_info。据我所知，R或Python中没有任何包可以做到这一点；要么必须将本地表上传到数据库并在那里完成连接，要么必须将表(整个或子集)作为数据帧查询到本地内存中，然后与平面文件连接。
在Python或R中有没有办法做到这一点？或者像这样的查询，SAS更好吗？
浏览 0提问于2020-02-25得票数 0
1回答
一次两次选择查询
、、
我想计算两点之间的距离。对于一个表中的每个点，我必须与同一数据库中的另一个表中的所有其他点计算距离。为此，我使用python，但不能一次执行两个查询。
import mysql.connector
from haversine import haversine
cnx = mysql.connector.connect(host='localhost',user='xxxxx',passwd='xxxxxx',db='xxxxxx')
cursor = cnx.cursor()
cursor2 = cnx.cursor()
q
浏览 2提问于2016-10-11得票数 1
在数据流中，我有两个数据集，每个列有一个列。假设数据集a有列a，数据集b有列b。
我希望交叉连接它们，但是当我选择自定义的交叉连接选项时，它要求我指定一个条件。我不明白我在这里需要提供什么，我只想把a栏的所有记录和b栏的所有记录交叉起来。我该怎么写呢？我试着检查微软的官方文档，但没有任何例子。
浏览 4提问于2022-07-12得票数 0
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我有三个数据文件，我需要合并，但我没有任何尝试工作。我一直在尝试每一件事，但都没有效果。到目前为止，这就是我所拥有的：
# DataFrame columns
columns = ["exchange", "symbol", "name"]
# Create NYSE dataFrame
NYSE = list(zip(NYSE_symbols, NYSE_companies))
NYSE = [("NYSE", ) + elem for elem in NYSE]
NYSE_df = pd.DataFrame([x for x
浏览 9提问于2021-12-01得票数 1
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我使用的是IReport 4.5.0，我有一个具有交叉表的报告。此交叉表连接到具有要在SQL的WHERE上使用的参数的数据集。
问题是，我无法将已定义参数的值从父级传递到数据集。虽然两者具有相同的名称，但不会传递该值。如何将参数从父级传递到dataset？
浏览 0提问于2012-08-29得票数 0
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我有一个特定的数据集，当我在matlab和sklearn工具箱中使用线性支持向量机时，得到了不同的结果。
数据已在matlab中标准化，并从mat文件导入到python中。
在Matlab中使用的代码是
acc = 0;
for i = 1:10
[train,test] = crossvalind('HoldOut',Y,0.2);
mdl = fitcsvm(X(train,:),Y(train),'KernelFunction','linear');%,'BoxConstraint', 10,'Kerne
浏览 0提问于2018-10-31得票数 0
如果我有这样的表情
SELECT t.json_column->>'x',
nested->>'y'
FROM my_table t,
json_array_elements(t->'nested') nested
为什么我不需要加入？更确切地说，为什么这不像笛卡尔CROSS JOIN？
看起来，连接是通过在t调用中引用表别名json_array_elements隐式发生的。但是带有表函数的隐式连接语法对我来说并不熟悉。
在PostgreSQL或其他数据库中是否有类似SQL语法的其他示例？
浏览 4提问于2015-11-03得票数 9
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下面这个问题是在70-774考试参考书的最后一章提出的.
如果将一个神经网络与配置了随机扫描和最大随机扫描次数为1的优化模型超级参数模块连接起来，那么在实验执行过程中训练了多少个神经网络？为什么？如果您将验证数据集连接到Tune模型超级参数模块的第三个输入，那么现在有多少个神经网络被训练了？
答案是：
没有验证数据集11 (10的k倍交叉验证+1与所有数据与超参数的最佳组合)。有了验证集，只有一个神经网络被训练，所以最好的模型没有使用验证集来训练，如果你提供它。
10人从哪里来？据我所知，这个数字应该分别是2和1。它不应该在n等于运行次数的情况下创建n倍吗？
浏览 2提问于2018-10-08得票数 0
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1回答
比较交叉验证和测试集结果
、、、、
我很难理解交叉验证测试和测试集上运行的测试结果。
首先，我制作了以下管道：
pipe=Pipeline([('clf',DecisionTreeClassifier(random_state=0))])
然后，我在缩放训练集(原始数据集的75%)上使用交叉验证：
>>> cross_val_score(pipe, X_train_scaled,Y_train,cv=7).mean()
0.7257796129913106
然后，我用训练数据拟合管道，并对训练数据运行分类器。
>>> pipe.fit(X_train_scaled,Y_tr
浏览 0提问于2020-11-05得票数 0
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形势
我必须处理相当大的(>10000个条目)树结构。不是二叉树，而是具有自然等级的数据(例如，根的孩子是大陆，大陆的孩子是国家，国家的孩子是城市)。
合并是通过递归地配对具有相同名称的条目并计算其子代的联合来完成的。
Europe
Germany
Düsseldorf
Hamburg
(merged with)
Europe
Belgium
Mechelen
Germany
Stuttgart
(should give)
Europe
Belgium
Mechelen
Germany
Düsseldorf
浏览 1提问于2014-08-29得票数 0
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1回答
如何选择一个自动化系统用于评估经过培训的模型的验证集，以确保每一种新模型至少与以前的模型一样好，或者更好？
让我们说，在这种情况下，我们有一个回归问题，我们可以依赖于一个单一的性能指标，如RMSE。
我正在开发一个程序，自动训练，测试，如果测试通过，每x个新的数据样本/时间部署一个新的深入学习模型。
每一次训练都是在原始数据集(标记数据)和新数据集上进行的，而新数据集是通过对前一个模型的预测来标记的。
这些都是我想出的选择和一些利弊。
备选案文A：
创建一次验证集，始终应用此集
总是有一个一致的基准
在数据相关性可能随时间变化的情况下，验证集可能会“过时”。
备选方案B：
创建初始验
浏览 0提问于2018-05-23得票数 3
1回答
在使用logistic回归设计分类模型时，需要计算各特征之间的相互信息。我所面对的问题如下：
我需要将我的数据分成n个样本数量大致相等的垃圾箱。我如何在Matlab中实现这一点？
我应该对原始数据或规范化数据执行上述离散化吗？
谢谢。
浏览 3提问于2016-02-16得票数 0
我正在使用Kubeflow Pipeline，我想要实现的是有一个步骤(python函数)，在这个步骤中我创建了一个Iterator (generator)，我想从这个步骤创建一个TF.Dataset Kubeflow步骤之间的连接仅允许具有原语类型的输入/输出，因此我无法将迭代器或迭代器初始化数据集传递到下一步。 这是管道的概述 +-------------+ +-------------------+ +------------------------------+
| Data Ingest +---> Create TF.Dataset +---> Consume
浏览 81提问于2019-05-28得票数 0
3回答
我有这个集合列表，mergeList和我使用下面的代码来合并mergeList中那些具有非空交集的集合。但是它没有将所有集与交集合并，也就是说，在while循环之后，列表中仍有一些集与交集合并。
mergeList = [set([0.5]), set([1.5]), set([2.5]), set([3.5]), set([4.5]), set([5.5]), set([2.5, 6.5]), set([6.5]), set([1.5, 7.5]), set([7.5]), set([8.5]), set([0.5, 9.5]), set([9.5]), set([10.5]), set([
浏览 11提问于2014-06-15得票数 1
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1回答
因此，我试图实现一个情感分类器，它应该从文本中检测出几种情绪。这方面有几个数据集(ISear、GoEmotions等)。然而，他们中的很多人来自不同的领域，例如聊天，博客，新闻文章等。
我的情感分类器不应该局限于某个领域，所以我基本上将每个数据集(其中我只考虑了情绪:愤怒、厌恶、中立、快乐、恐惧)组合在一起，并用它训练我的模型。我的目标是得到一个情感分类器，它可以很好地概括，也可能是在未知的用例上。这样每个人都可以使用它。值得强调的是，对于我在这里使用的每个数据集，我获得了63-67%的准确性。
现在我想知道这是一个合理的方法吗？哪些挑战和劣势是可能的？有没有一篇专门讨论这类话题的论文？或者你
浏览 0提问于2022-10-04得票数 1
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1回答
我有一个算法，使用10倍交叉验证。在训练集中，我使用其中一个折叠来验证训练模型，然后再使用折叠上的学习模型进行测试。
我想创建一个学习曲线，这意味着我需要改变训练集的大小。这是否意味着我也会随着培训数据而改变验证集的大小？这是否意味着我也需要改变测试集的大小(除了训练和验证折叠之外)？
浏览 1提问于2015-04-15得票数 1
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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
1回答
我对枢轴表不是很熟悉，但我可以做非常基本的。但是，我正在尝试解析一个有列对数据的数据集，我需要将数据转到这些数据对中。
下面是其中一个数据集的精简版本(我有大约50个数据集要做！！)
我正试图得到这样的结果：
我在YouTube上看过很多视频并搜索过，但没有找到任何帮助我的东西。有人指点过吗？
浏览 0提问于2013-10-16得票数 1
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5回答
我在玩SQLite的时候，在非常小的数据集上遇到了CROSS JOINS的奇怪的性能问题。例如，我在SQLite中做的任何交叉连接都比mysql中的相同交叉连接花费大约3倍或更长的时间。例如，下面是mysql中3,000行的示例：
select COUNT(*) from (
select * from main_s limit 3000
) x cross join (
select * from main_s limit 3000
) x2 group by x.territory
SQLite是否使用与其他客户端-服务器数据库不同的算法或其他方式来执行交叉连接或其他类型的
浏览 0提问于2019-09-25得票数 1
1回答
我正在尝试使用python weka包装器。我正在使用交叉验证方法。然后打印分类结果。然后我使用build_Classifier，并使用test_model对训练数据进行测试。与交叉验证模型相比，它提供了不同的no.of分类实例。
据我所知，在交叉验证模型中，建立了10个不同的模型，然后在丢弃模型的同时平均精度。然后，它再次拟合整个数据并产生分类结果。
那么，当数据相同时，我不应该也得到与build_classifier模型相同的结果吗？或者是因为我在交叉验证中使用了随机化状态，但没有在build_model中随机化数据？
浏览 3提问于2021-10-24得票数 0
我用SparkML训练了几个毫升管道，并将它们保存在HDFS中。现在，我想将管道应用到相同的数据文件中。我实现了一个通用的评分类，它与数据一起读取管道，将每个管道应用到dataframe，并将模型预测追加为新列。这是我的Java代码示例：
List<PipelineModel> models = readPipelineModels(...)
Dataset<Row> originalDf = spark.read().parquet(...)
Dataset<Row> mergedDf = originalDf;
for (
浏览 0提问于2018-06-22得票数 1
我正在尝试使用学习Python中的ML技术。
我要做的是执行三重交叉验证，并使用来自Transported的特性预测目标变量( test.csv )。我唯一能做的就是在我的训练集上教一个模型，因为它包含了我的特性和我的反应。我想做的是：
from sklearn.model_selection import train_test_split, cross_val_score, cross_val_predict, KFold
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
X, y = train_ready.drop('Tran
浏览 1提问于2022-04-24得票数 0
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1回答
我正在使用鼠标在多级模型中推算数据。然后，我在小鼠中使用" with ()“函数用lmer()进行多层次分析。第一个数据集着眼于总犯罪率。然后我做了另一组犯罪类型的分析，所以暴力和财产犯罪被聚集在一起。最初，对于第二个数据集，我认为在归罪之前收集财产和暴力犯罪，然后归罪预测因子，但这需要永远(超过20个小时)。有没有一种方法可以收集MICE的输出(下面的mice.crime)，这样我就可以对暴力和财产犯罪值进行建模？ 非常感谢！ 这是一个可重复的例子，本质上，我只想收集暴力和财产犯罪： library(mice)
df.1 <- data.frame(place_id = as
浏览 26提问于2020-07-07得票数 0
1回答
我有一个数据集，如下所示
RID SID MID QID QText
------------------------------------------------------------------
NULL NULL NULL 10,20,30 't1','t2','t3'
10 14 13 4 'text2'
100
浏览 4提问于2014-07-09得票数 0
我在MySQL数据库中有一个名为test的表。
test表中有一些字段，比如name。
但是，表中只有0或1条记录。
当有新的记录出现时，比如name = fox，我想更新表test的目标字段。
我使用python来处理MySQL，我的问题是如何编写sql。
PS。我尝试不使用where表达式，但失败了。
假设我已经连接到数据库，如下所示：
conn = MySQLdb.connect(host=myhost, ...)
浏览 1提问于2014-12-22得票数 0
1回答
目前，我正在使用使用sdk构建的azure管道来训练模型。我正试图在我的ml步骤中添加交叉验证。我注意到，您可以在配置autoML时将其添加到参数中。我的数据集由30%标签0和70%标签1组成。
我的问题是，在执行交叉验证时，azure autoML是否分层数据？如果不是，在将其传递给autoML之前，我必须自己进行拆分/分层。
浏览 3提问于2022-09-15得票数 0
1回答
连接具有不同列数的两个表
、、、、
我在ssis中有一个类似的场景-我有两个不同的输入，其中一个来自查找匹配输出。另一个输入实际上是一个派生列，它是从使用sql查询的oledb源中的单行单列结果中获取的。问题是，我需要连接这两个输入，并使其成为一个单独的数据集，以进一步将数据推送到crm目的地(Cozyroc)。
我知道联合不能做这项工作，因为它可以处理不同数据集中的行的联合。
此外，合并和合并连接不能使用，因为为了连接两个数据集，需要给出一个共同的id或键，而我没有这样的东西。
例如，我的第一个数据集如下所示：
usinessid userid name
--------- ---
浏览 2提问于2013-01-16得票数 2
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因此，我是machine learning和Spark的新手，并且正在阅读关于Regression的MLlibs文档，特别是LinearRegressionWithSGD at 。我在理解python代码方面遇到了一些困难。这里提供了我到目前为止所理解的信息--代码加载数据，然后形成labeledpoint。然后建立模型，根据训练数据对模型进行评价，并计算出MSE值。
现在，让我困惑的是，在正常的machine learning过程中，我们首先将数据划分为训练集和测试集。利用训练集建立模型，最后用测试集对模型进行评价。现在，在Spark文档的代码中，我没有看到任何关于训练和测试集的划分。最重要
浏览 4提问于2015-09-15得票数 3
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我是python的新手，非常希望能得到一些帮助。
这是关于逻辑回归(机器学习)的，在训练算法之前我没有任何问题。
数据集如下：
cost_train数据帧包含目标变量、0和1二进制分类。
cost_train =..
(13900 observations)
cost_test =...
(5400 observations)
invoices_train =..
(6000000 observations)
invoices_test =...
(105000 observations)
因此，简而言之，不需要应用train_test_split。我的第一个想法是将其他3个数据帧与cost
浏览 0提问于2019-10-15得票数 0
可能的重复：
嘿伙计们，
因此，我有一个连接到数据库的C#解决方案，我希望将这个解决方案部署到一个.Exe文件中。就像NotePad一样，它让我能够发送exe文件，然后双击它，它就开始运行了。
我怎么能做那样的事？
浏览 6提问于2010-12-10得票数 1
1回答
我是机器学习的新手，目前正在从事一个数据不平衡的项目。我想用随机抽样来平衡数据。我很困惑是应该在测试列车分裂后进行欠采样，还是应该先进行欠采样，然后再进行列车测试分割？
我的方法是: 1.我用火车测试拆分得到: X_train，y_train用于培训，X_test和y_test用于测试。2.将X_train和y_train合并为一个数据集，进行欠采样。3.在欠采样后，进行了基于F1评分的交叉验证和模型选择，并利用X_test、Y_test进行了预测。
我的方法正确吗？如果我错了，请纠正我。
浏览 1提问于2020-05-22得票数 5
我有一个要合并回SQL表的数据帧-不是熊猫意义上的合并，这将是一个连接，而是一个SQL合并操作，根据数据帧和表之间的比较更新/插入表中的记录。
我可以看到一些替代方法，比如将数据帧写入新表并在SQL中进行合并，或者删除基于主键的任何现有记录并使用to_sql将整个数据帧附加到表中-但是在python中是否有内置的函数可以直接执行这种合并？
浏览 20提问于2020-05-17得票数 1
2回答
我使用Weka已经有一段时间了，在我对它的研究中，我发现很多代码示例都使用了测试和训练集。例如，对于离散化和贝叶斯网络，它们的示例几乎总是使用测试和训练集显示的。我可能在这里错过了对数据处理的一些基本理解，但我不明白为什么总是这样。我在一个项目中使用离散化和贝叶斯网络，对于这两个项目，我都没有使用测试或训练集，也不明白为什么我需要这样做。我正在对BayesNet执行交叉验证，所以我正在测试它的准确性。我是否误解了测试和训练集的用途？哦，请使用最简单的术语；我在数据处理领域仍然不是很有经验。
浏览 1提问于2013-01-21得票数 3
2回答
SSIS查找失败
、、、
在ssis数据流中，有一个查找组件，它在一个有1800万个记录的表上查找，我已经用完整的缓存配置了查找。
Default buffer size :20485760
Default Buffer Max rows: 100000
The lookup join is based on an ID column of varchar(13)type
它给出了一个错误，如图所示，below.What查找配置适合缓存这许多记录。
Error: The buffer manager cannot write 8 bytes to file "C:\Users\usrname\AppD
浏览 3提问于2014-03-12得票数 0
回答已采纳
这是我在stackoverflow中的第一个问题。 我是python的新手，我正在尝试实现链接预测问题。 我有一个这样的列表： list_pos = [('alpha', 'beta'),
('beta','gama')
('alpha','lamda')
('gama', 'lamda'),
('euphor', 'tuphor')] 并且，我能够生成以前不存在
浏览 13提问于2020-07-16得票数 1
我已经看过eclipse中所有可用的Birt报表样本-它们没有说明如何拥有多页Birt报表-就像我有十个表格一样-所有这些表格都产生不同的数据-这些不能放在一页中。
那么如何将多个页面添加到一个报表中呢？或者如果这是不可能的-我如何合并多个报告(每个报告只包含一个页面设计:( )在一起-没有任何分页符
我们可以在没有编程的情况下做到这一点吗？如果没有，谁能指出示例源代码--其中演示了合并？
浏览 0提问于2012-05-02得票数 0
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1回答
胶水管道中的多个S3输入
、、、
我在3个独立的S3存储桶中有3个独立的数据源(文件)。这3个源中的模式彼此不同，但时间戳是相同的(以每小时为单位)。
以前，我使用Glue从一个存储桶中读取数据，并将转换应用到该存储桶中的文件，然后写入结果存储桶中。
有了3个数据源，我是否仍然可以从3个不同的存储桶中读取它们，并以某种方式将它们连接到纪元时间戳上，然后输出统一的数据源(所有3个数据源的组合)。我猜在这种情况下，Glue将不得不进行行级连接。
到目前为止，我在网上找到的关于Glue的博客文章只谈到了单一来源的输入和转换。
如果这是不可能的，我问它的方式？否则你会怎么做呢？
浏览 5提问于2021-08-06得票数 0
我有两个数据集。列A具有数据集( dataset one )中的i(列B )，具有使用各种可用算法对数据进行聚类和编辑所需的数据。Dataset 2，在第一列in中，在下一列中再次包含数据。我需要协调数据集一的数据和第二个数据集的数据。到目前为止，我所做的是使用一个数据集，合并这两个数据集，但是openrefine给了我混合的结果，即仅存在于dataset 2中的杂乱数据，这不是我所希望的，在当前阶段。
我还调查了调和-csv，但没有成功，以达到预期的结果。有什么想法吗？
浏览 3提问于2017-03-15得票数 0
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在使用CROSS APPLY OPENJSON(时，我可以查询json数据，一旦您开始添加多个交叉应用程序或json文档变得太大，它就会变慢。因此，我想在我想要过滤的数据上添加一个索引，但是我不能通过交叉应用获得嵌套数组项的语法。因此，我不能创建索引，因为在创建索引时不能使用交叉应用。根据MS文档，我应该能做到
JSON_query(my_column, $.parentItem.nestedItemsArray1.nestedItemsArray2)
我应该能够获得嵌套数组项的所有值，然后通过添加索引来查询和提高性能，如下所示
ALTER TABLE mytable
ADD vdata A
浏览 3提问于2016-11-14得票数 4
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1回答
我已经建立了一个分类模型，我必须重新设计。
新的实例已经添加到以前建立模型的数据集中。
我在想这样做：
将我的新数据集分割成三个子数据集：( train，test_01 )数据集来重构模型，( test_02 )测试数据集来比较原始模型和修改后的模型(以前使用的度量)。
当然，( train，test_01 )数据集必须包含原始数据集(在重新修改前一个模型之前用于拟合这些数据集)。
这是正确的做法吗？
浏览 0提问于2019-09-06得票数 0
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1回答
我如何在熊猫栏之间建立一种关系？
、、、、
我有一个来自LASTFM数据集的数据框架，其中列有：user_id friend_id如下所示：
uid | fid
346 | 23
355 | 48
我希望将用户之间的关系作为第三列(类似于邻接向量)，例如：
uid1 | uid2 | friends
23 | 48 | 0
23 | 56 | 0
23 | .. | 0
23 | 346 | 1
48 | 23 | 0
48 | 56 | 0
48 | .. | 0
48 | 346 | 0
48 | 355 | 1
23 | .. | 0
23 | 346
浏览 4提问于2020-05-11得票数 1
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1回答
正则化误差与过拟合
、、、
我收集了来自50个唯一块的数据，然后将49个块中的数据合并成一个数据集，并将数据从1个块中保存下来用于测试。
然后，我使用train_test_split(sklearn)将合并的数据集从49个块中拆分。然后利用训练数据对随机森林回归者进行交叉验证训练，并在列车(0.99)和测试集(0.94)上得到较好的模型得分(R^2)。但是，当我在1块的保留数据上使用经过训练的模型时，性能非常差(-1.0)。
如果我将所有50个区块的数据合并，然后使用训练测试分割，并保留60%的数据作为训练集，20%作为测试集，20% (保留集)，我从所有三组中获得好的分数。训练集得分(0.98)、测试集(0.93)和保
浏览 0提问于2020-07-15得票数 1
2回答
web上有一些教程记录了如何使用一些基本的黑客和补丁来交叉编译或交叉构建用于各种嵌入式系统的Python，如下所示：
过去，当我使用Python2.7.2时，这对我来说很好。
在Python2.7.4中，一些交叉编译功能最终包含在上游构建过程中，如下所述：
这打破了所有以前的交叉构建黑客，我找不到任何更新的教程或文档，为新的内置交叉编译过程。
有没有人在Python2.7.4和2.7分支中使用新的交叉编译过程有一个很好的示例或文档？
谢谢!
浏览 1提问于2013-10-01得票数 5
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我需要从sql数据库中的两个表中选择所有数据。我搜索了这个网站，干了很多次，但没有成功。一个表没有数据，而另一个表却充满了数据。如果我分别选择每一个，我会得到好的结果，但如果我使用例如：
select * from relatorio cross join temp
或
select * from relatorio r,temp t
甚至：
select t.*, r.* from temp t inner join relatorio r on 1=1
连接可以工作，但没有一个显示数据。
有人能帮忙吗？提前谢谢。
浏览 7提问于2017-03-06得票数 0
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