你好，我用xgboost中的feature_importance绘制了一张图。但是，该图返回“f值”。我不知道图中表示的是哪个特征。我听说如何解决这个问题的一种方法是将我的数据帧中的要素的索引映射到值“f- feature_importance”的索引，并手动选择列。我该怎么做呢？此外，如果有其他方法可以做到这一点，我们将非常感谢：
下面是我<e
浏览 10提问于2017-02-21得票数 0
我们已经找到了特征，并达到了目标效果，但我的老师告诉我要绘制feature_importances图，以查看影响因素的权重。我不知道该怎么做。,为什么它没有附加到任何类似max_depth和只是一个数组的一些数字？
浏览 2提问于2021-09-05得票数 1
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因此，我得到了以下单个值和一个数组的数据结构：2: eventID,ToR, channel, feat1, feat2,..., signal .现在，如果我想要用Python构建这些数据，最好的方法是什么：
切分所有事件(或其部分)，并绘制feat1与<e
浏览 2提问于2017-09-09得票数 1
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我试图使用以下代码来训练/测试我的数据： import matplotlib.pyplotas plt eng = matlab.engine.start_matlab() label).reshape(-1): print("--------")
浏览 5提问于2022-08-31得票数 0
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熊猫圈的表演
、、
我最初在数据科学社区中问过：
特征量ID Feat1 2 1 Feat2 0 1 Feat3 0 1 Feat4 1 1 Feat2 2 2 Feat4 0 2 Feat3 02 Feat6 1 2
假设我有200个不同的身份证。我希望将所有不同的特性转换为变量，并将amount转换为观察，因此我将具有相同ID的<
浏览 4提问于2016-03-04得票数 1
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我正在使用Python中的多个数据帧，并希望基于一个公共列将一个数据帧映射到另一个数据帧(类似于Excel中的索引/匹配)。我希望将一个数据帧的date列连接到另一个数据帧的index (其中日期存储为索引)。我如何调用索引呢？作为参考，我想从DataFrame1 (S&P 500)中减去<e
浏览 22提问于2021-03-25得票数 4
我试图用I替换大字符串(几百个字符)，以创建一个简单的物化视图配对序列，而不需要保留原始字符串。我在PostgreSQL中创建了一个子查询，其输出类似于下面的示例(为了简单起见，使用了缩写字符串)： feat_uniquename | segment1 | segment2 | segment3
-----------------+----------------------------+--
浏览 0提问于2018-11-01得票数 2
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传递的值的形状是(1000，10)，索引表示(1000，11)scaler = StandardScalerdf.drop('TARGET CLASS',axis=1))df_feat= pd.DataFrame(scaled_fea
浏览 0提问于2019-07-19得票数 0
我有一个DataFrame，其列是MultiIndex。我希望按列的一个级别分组，并使用apply来执行转换。目标:我希望DataFrame使用apply传递给函数，而不是在索引中有groupby的键吗？从看，这似乎是group_keys正在做的事情，但它似乎没有任何效果：import pandas as pd
data = {'A': pd.DataFrame2], [0
浏览 0提问于2018-01-30得票数 4
我正在尝试创建一个模型，在该模型中，我将在文本列上使用TfidfVectorizer，并在文本上使用带有额外数据的其他几个列。下面的代码复制了我想要做的事情和我得到的错误。X, y=None): print(X[0])
浏览 0提问于2018-08-09得票数 0
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假设我有一个dataframe，我想找到列的所有负值，如下所示：现在，我有了一个新的dataframe，从我原来的索引数据。我的问题是:如何将这7行映射到原始的dataframe？给我第三排。但是，在我
浏览 2提问于2013-12-22得票数 3
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当我使用StringIndexer和OneHot编码器为我的矩阵做数据准备时，我现在如何才能知道重要功能的名称/来源？randomForest分类器只会给我索引，我看不到与原始数据的联系:-(在此数据集上：$data.take(1)
浏览 0提问于2016-09-02得票数 4
我有一个dicts的dict，我想把它变成一个Pandas DataFrame。dict的结构是将索引映射到一个dict，它将列索引映射到它们的值，然后我希望DataFrame中的其他所有内容都为0。例如： d = {0: {0:2, 2:5}, 2: {2:5}} 然后我希望DataFrame看
浏览 24提问于2019-06-25得票数 1
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我有一个多索引dataframe (索引有2个级别)，我的变量作为列。from sklearn.preprocessing import robust_scale, power_transform
df[list_feat_num] = df[list_feat_num].groupby(level='date').apply(lambda x: po
浏览 0提问于2019-09-01得票数 2
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我有一个如下的数据框架： df = pd.DataFrame({'year': [2010, 2011, 2012, 2015,2016,2017], 'Groups': ['AA', 'BB', 'AA', 'AA', 'CC', 'CC']})
浏览 5提问于2019-04-30得票数 1
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我有一个包含一列索引的dataframe，以及一个将每个索引映射到一个值的列表。data.frame( index = c("bob","tom","bob","harry") )我想在dataf
浏览 6提问于2015-07-07得票数 2
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在什么情况下，我想采取额外的步骤，将StringIndex‘’ed输出转换为一个热编码特性？
浏览 0提问于2021-05-21得票数 1
我有一个dataframe，有些列缺少值： a = pd.DataFrame(data = {"name":['bob','sue','dave'],'status':[np.NaN,np.NaN,'我有另一个具有相同索引的dataframe，其中一些缺失的值已被替换： b = pd.DataFrame(data = {"name":[&#x
浏览 54提问于2020-08-13得票数 1
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编辑:最终的目标是监测恶劣天气的运动，确定其矢量并作出预测。
with open(path) as feat:'] = feat['geome
浏览 0提问于2022-02-09得票数 1
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我试图使用pd.pivot函数将“整洁的”数据帧(df1)转换为“宽的”数据帧，以达到预期的结果，但遇到了问题。可以使用以下代码段重新创建整洁的数据帧： df1 = pd.DataFrame({"stud_id": ['1234', '1234', '1234', '1234', '1234', '1234',', 'fe
浏览 24提问于2021-07-31得票数 0
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