首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

如何组合dates和true_predictions来创建一个DataFrame?

要组合dates和true_predictions来创建一个DataFrame,可以使用pandas库中的DataFrame函数。首先,导入pandas库:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

然后,将dates和true_predictions作为字典的键值对传递给DataFrame函数,其中dates作为"dates"列,true_predictions作为"true_predictions"列。示例代码如下:

代码语言:txt
复制
dates = ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03']
true_predictions = [10, 15, 20]

df = pd.DataFrame({'dates': dates, 'true_predictions': true_predictions})

这样就创建了一个名为df的DataFrame,其中包含两列:"dates"和"true_predictions"。可以通过打印df来查看DataFrame的内容:

代码语言:txt
复制
print(df)

输出结果如下:

代码语言:txt
复制
        dates  true_predictions
0  2022-01-01                10
1  2022-01-02                15
2  2022-01-03                20

这样就成功地将dates和true_predictions组合成了一个DataFrame。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Plotly创建带有回归趋势线的时间序列可视化图表

数据 为了说明这是如何工作的,让我们假设我们有一个简单的数据集,它有一个datetime列几个其他分类列。您感兴趣的是某一列(“类型”)在一段时间内(“日期”)的汇总计数。...现在,我们不想创建一个包含一系列数据的图形,而是要创建一个空白画布,以后再添加到其中。如果运行以下代码,则将按字面值返回一个空白画布。...这一次,请注意我们如何在groupby方法中包含types列,然后将types指定为要计数的列。 在一个列中,用分类聚合计数将dataframe分组。...我们如何根据日期计数排序?对于这个任务,在sort_values()的' by= '参数中指定列名。...,在循环中组合Plotly ExpressGraph对象。

5.1K30

systemd 如何修改创建一个 systemd service (Understanding and administering systemd)

系统中经常会使用到 systemctl 去管理systemd程序,刚刚看了一篇关于 systemd SysV 相关的文章,这里简要记录一下: systemd定义: (英文解释更为原汁原味) systemd...enable foo # systemctl disable foo # systemctl mask foo # systemctl is-enabled foo systemctl service 创建...: systemctl service在两个目录中: /etc/systemd/system  /usr/lib/systemd/system 之中 我们一般自己创建的service 直接放在 /etc.../systemd/system 之中即可: vim xuyaowen.service 创建文件 输入如下内容: [Unit] Description=xuyaowen custom service Requires...usr/bin/sleep infinity Aug 16 10:44:05 yaowenxu systemd[1]: Started xuyaowen custom service. service 创建成功

1.3K00

如何创建一个用弹出窗口查看详细信息的超链接列

如何创建一个用弹出窗口查看详细信息的超链接列出处:www.dotnetjunkie.com   JavaScript...强烈推介IDEA2020.2破解激活,IntelliJ IDEA 注册码,2020.2 IDEA 激活码 如何创建一个用弹出窗口查看详细信息的超链接列 出处:www.dotnetjunkie.com...      这篇文章来自于一位忠实的DotNetJunkie的建议,他最初发了一封email给我们, 要求我们给出一个例子来说明如何在DataGrid中设置一个当用户点击时能够弹出 显示其详细信息的新窗口的超链接列...这篇文章包含了两个webforms一个css第一个webform包含了一个DataGrid,它显示了Northwind数据库中的一列产品还有写着"SeeDetails"的超链接。...只要点击了这个链接,就会调用JavaScript的Window.Open方法打开一个新的窗口。在一个Url中包含了用户想详细了解的产品的ProductId的Query String 参数。

1.8K30

基于pandas数据预处理基础操作

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import pandas as pd #一、创建数据 #1.通过传递一个list对象创建一个Series,pandas...会默认创建整型索引 s = pd.Series([1,3,np.nan,5,8]) #2.通过传递一个numpy array,时间索引以及列标签创建一个DataFrame dates = pd.date_range...) #3.通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象创建一个DataFrame df2 = pd.DataFrame({'A':1., 'B':pd.Timestamp...iloc) df1.iloc[3] df1.iloc[3:5,0:2] df1.iloc[[1,2,4],[0,2]] df1.iloc[1:3,:] df1.iloc[1,1] #布尔索引 #1.使用一个单独列的值选择数据...6)) df1['F'] = s1 #2.通过标签索引设置新的值 df1.at[dates[0],'A'] = 0 df1.iat[0,1] = 0 #3.通过一个numpy数组设置一组新值 df1

72121

Pandas数据处理——渐进式学习1、Pandas入门基础

Pandas 适用于处理以下类型的数据: 与 SQL 或 Excel 表类似的,含异构列的表格数据; 有序无序(非固定频率)的时间序列数据; 带行列标签的矩阵数据,包括同构或异构型数据; 任意其它形式的观测...,也可以忽略标签,在 Series、DataFrame 计算时自动与数据对齐; 强大、灵活的分组(group by)功能:拆分-应用-组合数据集,聚合、转换数据; 把 Python NumPy 数据结构里不规则...处理 DataFrame 等表格数据时,index(行)或 columns(列)比 axis 0 axis 1 更直观。...# 通过numpy生成一个6行4列的二维数组,行用index声明行标题,列用columns声明列标题 df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), index=dates...admin", "zhangSan", "liSi", "wangWu"]), 'F': 'fell'}) print(df2) 生成效果: 这数据类型是可以自己定义的

2.2K50

万千模型于一身:最强机器学习股票预测框架!

2、训练一个”元模型”或”混合模型”确定如何结合每个这些多模型的预测,从而为一个回归或分类任务生成一个单一的、最佳的稳健预测。 下面是一种可视化的好方法。...每一个R1到Rm模型都根据历史数据进行训练,并用于做出P1到Pm的预测。然后,这些预测就变成了用来训练元模型以确定如何组合这些预测的特征。 打个比方。...为了确保这些因子是有意义的,我们将使用这些因子的组合创建目标变量(y)。前两个隐藏因子与目标呈线性关系。后两个隐藏因子的关系更为复杂,涉及变量之间的相互作用。...最后,我们将添加一个噪声组件,使我们的学习者为它工作。 最后,我们将创建几个与一个或多个隐藏因子相关的特征,包括大量的噪声偏差。 重点:我们已经创建了Xy数据,有些是线性的,有些不是。...为了清理数据并确保Xy具有兼容的维度,我们创建一个简短的数据准备函数。 在这里,我们将使用Lasso训练集合,因为它是少数几个可以positive = True的线性模型之一。

1.1K21

PandaSQL:一个让你能够通过SQL语句进行pandas的操作的python包

或者您只是想在dataframe上运行一个特殊的SQL查询。或者,也许你来自R,想要一个sqldf的替代品。...这篇文章将介绍一种在pandas的dataframe中使用SQL的python包,并且使用一个不等链接的查询操作介绍PandasSQL的使用方法。...不等连接(Non-equi join) 假设你必须连接两个dataframe。其中一个显示了我们对某些商品进行促销的时间段。第二个是事务Dataframe。...我们可以通过联接项目列以及联接条件(TransactionDt≥StartDtTransactionDt≤EndDt)实现这一点。因为现在我们的连接条件也有大于号小于号,这样的连接称为不等连接。...为了开始使用PandaSQL,我们简单地安装它: pip install -U pandasql 安装了pandaSQL之后,我们可以通过创建pysqldf函数来使用它,该函数接受一个查询作为输入,并运行该查询返回一个

5.8K20

pandas入门①数据统计

使用如下缩写: df:任意的Pandas DataFrame对象 s:任意的Pandas Series对象 创建数据 # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on...numpy array,时间索引以及列标签创建一个DataFramedates = pd.date_range('20141101', periods=6) dates df = pd.DataFrame...11-05 -1.523144 0.030411 0.916363 -0.808864 2014-11-06 -0.884664 -0.188278 -0.307767 -0.054792 通过传递一个能够被转换成类似序列结构的字典对象创建一个...n行 df.index 查看行名 df.columns 查看列名 df.values 查看矩阵 df.shape():查看行数列数 df.info():查看索引、数据类型内存信息 df.describe...():查看数值型列的汇总统计 s.value_counts(dropna=False):查看Series对象的唯一值计数 df.apply(pd.Series.value_counts):查看DataFrame

1.5K20

我用Facebook开源神器Prophet,预测时间序列基于Python(代码+论文)

注意Dataframe的格式。需要有一个包含datetime字段的'ds'列一个包含我们想要建模/预测的值的'y'列。...首先,我们需要将数据进行适当的组合索引,以便开始绘图。我们只对预测数据集的“yhat”、“yhat_lower”“yhat_upper”列作分析。...然后,它根据预测数据创建一个带有置信带的图。 ? 第三部分 在前面两个部分,我们预测了未来24个月的月度销售数据。...在此部分中,我们想看看如何使用Prophet库中的‘holiday’结构更好地预测具体事件。如果我们看到的销售数据,每年的12月份都有一个明显的不同。...Prophet允许构建一个holiday的Dataframe,并在你的模型中使用这些数据。

2.9K20

BiTCN:基于卷积网络的多元时间序列预测

BiTCN完整架构 现在我们了解了BiTCN中临时块的内部工作原理,让我们看看它是如何在模型中组合在一起的。 在上图中可以看到滞后值在通过密集层时间块堆栈之前与所有过去的协变量组合在一起。...我们可以看到具有扩展卷积的前瞻性时间块如何通过处理来自未来协变量的信息帮助告知输出。 最后,BiTCN使用学生t分布构建预测周围的置信区间。...使用BiTCN进行预测 下面我们将BiTCN与N-HiTSPatchTST一起应用于长期预测任务。 我们用它预测一个博客网站的每日浏览量。...train = df[:-28] test = df[-28:] 然后,我们创建一个DataFrame,其中包含预测范围的日期,以及外生变量的未来值。...preds_df = nf.predict(futr_df=future_df) 评估模型 首先将预测值实际值连接到一个DataFrame中。

48710
领券