聚类标签(在多标签分类问题中),这些标签通常一起出现在数据帧中?例如,我有这样的数据帧: text | genre
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text 1 | [action,mistery,horror,thriller]
text 2 | [drama,romance]
text 3 | [comedy,drama,romance]
text 4 | [scifi,mystery,horror,thriller]
text 5 | [horror,mystery,thriller] 如何对经常一起出现的标签进行聚类?例如,类型
聚类标签(在多标签分类问题中),这些标签主要出现在数据帧中?例如,我有以下数据:
text | genre
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text 1 | [action,mistery,horror,thriller]
text 2 | [drama,romance]
text 3 | [comedy,drama,romance]
text 4 | [scifi,mystery,horror,thriller]
text 5 | [horror,mystery,thriller]
如何将经常出现的标记聚在一起?例如,类型“神秘”、“恐
我有一个数据帧,其中第一列包含活动的名称。我需要汇总所有活动名称包含特定字符串的行(它可以出现在名称中的不同位置,即有时出现在开头,有时出现在结尾)。数据帧如下所示:
Campaign Impressions
1 Local display 1661246
2 Local text 1029724
3 National display 325832
4 National Audio 498900
5 Audio local 597339
6 TV Regional 59
我有一个数据帧(a),如下所述:
V1 V2
1 a b
2 a e
3 a f
4 b c
5 b e
6 b f
7 c d
8 c g
9 c h
10 d g
11 d h
12 e f
13 f g
14 g h
现在,我想要的是将上述数据帧(a)中的行随机分配给另外两个空数据帧(b和c),这样所有行都不会重复。这意味着b没有任何重复行,c也没有任何重复行。现在除了b和c之外,没有一行应该是相同的,也就是说,b中的一行不应该出现在c的任何行中,反之亦然。
一种方法是从(a)中抽取7个元素而不进行替换,并将
想知道当列类型是分类的(特别是h2o enum类型)时,在h2o dataframe GroupBy对象中求和列时会发生什么。
将pandas数据帧转换为H2o数据帧。然后,我按某一列对行进行分组,并对其他列求和。
location_id price store
------------------
1 10 JCP
1 15 SBUX
3 20 HOL
then after grouping and summing; df.group_by('location_id').sum(['
我构建了一个BERT模型,现在我有了一个块,它可以很好地对文本列中的每一行逐个进行分类。Pandas数据帧是这样的:
text
0 working add oil
1 @KristianaNKOTB you're welcome
2 is going to bed, work in the morning boo but t...
3 @sparky_habbo - uni & assignments happened...
4 Can't wait to have chinese food! Still disappo...
对文本
有一个数据帧( df )和一个数据帧列表(df1,df2.),我想用列表中的每个df重新绑定df,并将其存储在一个新的列表中。
50个数据帧列表
mylist # List of 50 elements
另一个基本数据帧
single_data
我创建了一个空列表
my_dfs = list()
我想将single_data重新绑定到列表中的每个数据帧
for (i in 1:length(mylist)){
my_dfs[[i]] <- rbind(single_data, mylist$`i`)
}
但是没有发生重新绑定,single_data有5000行,mylist数据帧每
我希望将所有数字除以5个数据帧(每个数据帧包含3列,1000行),除以5个字符列表中的相应数字(1个元素,1000行)。例如:
mylist1 <- list(A=c(1,3),B=c(1,1),C=c(0,2))
characterlist1 <- strrep(c("5", "10"), 1 )
(1) mylist1 CharacterList1 Output
A B C L -> A B C
1 1 0 5 -> .2
我目前正努力在R Studio中处理数据帧。假设我的数据帧如下所示: x y
0 a
0 a
1 a
1 a
0 b
0 b
1 b
1 b 是否有可能对行进行混洗,但可以定义变量y的四个不同序列(即aa,ab,bb,ba)相同频繁地出现?在我的原始数据框中总共有24行,我希望我能把我的问题弄清楚。非常感谢您的帮助! Ema
我有一个方法,它对pandas数据帧中的列列表进行热编码,并删除原始列。虽然这对某些领域非常有效,但对于其他领域,这个过程需要令人难以置信的长时间。例如,我目前正在处理一个高度分类的数据集(即,超过80个分类特征),其中单个特征将我带入超过100,000维度。
我正在寻找一个更优化,内存效率更高的例程,以一个热编码高维数据。
下面是我目前的方法:
# For each column to encode
for col in encode_cols:
col_name = str(col)
if col not in ('PRICE_AMOUNT', 'C
#filter report for a list of manufacturers
manu_list = ['ford','chrysler','mercury','jeep','dodge','ferrari']
df_subset = df[df['manufacturer'].isin(manu_list)]
我正在解决一个问题,并试图将列表中的项提取到单独的数据框中。如上所述,我能够基于与给定列中的值匹配的行来创建数据帧的子集。现在,我正在尝试为列表中的每个值创建一个单独
我有一个包含两列'text‘和'lang’的dataframe,我需要提取具有相同数量N种语言的'text‘值的组(唯一)。例如: 对于以下示例数据帧: text lang
--------------
text_a en
text_b es
text_a es
text_a it
text_c de
text_c pt
text_d no
... 我可以提取每个唯一文本的语言列表: df.groupby('text').lang.apply(list) 这给了我一个类似这样的结果: text_a -> [es
我有以下代码,用于使用csv文件创建数据框字典:
l = ['employees','positions']
d = {}
for x in l:
d[x] = pd.read_csv("P:\\python_work\\data_sets\\" + x + ".csv")
如何使用内存中已有的数据帧列表执行相同的操作?
这不起作用,但也许它有助于弄清楚我想要做什么:
l = ['df1','df2']
d = {}
for x in l:
d[x] = x
然后,我可以像这样访问单