Json to Dataframe: error: error in 1:nrow(test)：长度为0的参数_使用ncol(.)rename_with函数中的参数给出error: Error in 2:ncol(.)：长度为0的参数_为什么我在1:nrow(Count)：长度为0的参数中得到错误 - 腾讯云开发者社区

Test[5,2]'//mlab.toutiao.com/report/download/report47.pdf' #将其中的第3、5个地址设置为越界地址（就是网址合法但是索引越界，那么你请求不到合法数据...接下来使用含有两个越界地址的向量进行PDF循环下载：存在隐患的代码： setwd("D:/R") for(i in 1:nrow(Test)){ download.file(Test$path[i]...加入错误捕获的代码(方案1——使用tryCatch)： for(i in 1:nrow(Test)){ tryCatch({ download.file(Test$path[i],paste0(Test...加入错误捕获的代码(方案1——使用try)： for (i in 1:nrow(Test)){ Error <- try(download.file(Test$path[i],paste0(Test...try-error' %in% class(Error)){ download.file(Test$path[i],paste0(Test$title[i],".pdf"), mode = "wb

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R 数据分析

(args[2]) 3 print('do a test') 比如在命令行输入”RCMD BATCH test.r 4 5“，就会生成一个名为4的文本文件，文件内容如下，程序打印的第二个参数是NA，实际上应该是...5]="--args" args[6]=="4" args[7]=="do a test" 2、dataframe 创建空数据框＃创建0行0列的数据框 df_empty = data.frame()...＃创建和df有同样多的列，0行的数据框 > df_r = df[, FALSE] data frame with 0 columns and 4 rows ＃创建一个行数为0，列数、列名和df相同的数据框...> df_c = df[FALSE, ] [1] one two three (或0-长度的row.names) 创建非空数据框＃指定列名 > df = data.frame(..., ...) : 变量的列数不对其他＃数据框的长度是列的数目 > length(df) [1] 3 ＃列数 > ncol(df) [1] 3 ＃行数 > nrow(df) [1] 4 3、基本统计函数

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是的

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Machine Learning With Go 第4章：回归

下图展示了评估和验证：下面，我们计算这些误差平方和: \frac{error^2_1+error^2_2+...+error^2_N}{N} 通过调整m和b来最小化误差的平方和。...pred := logistic(featureRow[0]*weights[0] + featureRow[1]*weights[1]) predError := label - pred...= logistic(featureRow[0]*weights[0] + featureRow[1]*weights[1]) predError := label - pred sumError +=...math.Pow(predError, 2) 根据SGD，我们将根据如下公式来计算参数(在本例中为权weights)的更新： update=leaning~rate\times~gradient~of...例如，我们可以通过一系列TV项来为Sales建模： Sales=m_1TV+m_2TV^2+m_3TV^3+...+b 注意，增加复杂性的同时也增加了过拟合的风险。

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Python:需求预估

)[i] data_set = x[x[y] == k[0]] nrow_nb = data_set.iloc[:, 0].count() data_set.index...= ['actual', 'predict'] 这边稍微讲解一下，我认为的sklearn中DecisionTreeRegressor中比较终于的参数设置，criterion这边为模型优化的标准，常规的有...(z) 这边写了检查函数，检查了分别0.1~1，以0.1为间隔的情况下的分割点，每个分割点下预测正确的数量/所有统计的样本数，也就是下面的accuracy. ?...---- # case 2 test_data = combined_date aimed_data = test_data[test_data['predict']>0] k1=aimed_data[...：%d' %(k1) print '所有预测可能下单用户数：%d' %(k2) 因为这边需要对用户营销，所以更关系topN的转化率，需要看一下实际正样本被覆盖了多数，以上即为code，这边的效果值为98.7%

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机器学习项目：使用Python进行零售价格推荐

] test_new= test .drop（'price'，axis= 1） y_test= np.log1p（test [“price”]） train= train [train.price！...nrow_train= train.shape [0] y= np.log1p（train [“price”]） merge：pd.DataFrame= pd.concat（[train，test_new...X= sparse_merge [：nrow_train] X_test= sparse_merge [nrow_train：] 为lightgbm创建数据集。...train_X= lgb.Dataset（X，label= y）将我们的参数指定为dict。...of prediction is:', mean_squared_error(y_test, y_pred)** 0.5) 预测的rmse是：0.46164222941613137 Kaggle：https

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算法集锦（17） | 推荐系统 | 基于机器学习的商品定价系统

1nrow_train = train.shape[0] 2y = np.log1p(train["price"]) 3merge: pd.DataFrame = pd.concat([train, test_new...1X = sparse_merge[:nrow_train] 2X_test = sparse_merge[nrow_train:] 为lightGBM创建数据集。...1train_X = lgb.Dataset(X, label=y) 将我们的参数指定为一个命令。...(X_test, num_iteration=gbm.best_iteration) 评估 1from sklearn.metrics import mean_squared_error 2print...('The rmse of prediction is:', mean_squared_error(y_test, y_pred) ** 0.5) 预测的RMSE为:0.4616。

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SparkSQL

DataSet全都是Spark平台下的分布式弹性数据集，为处理超大型数据提供便利。...// 1-1、普通rdd转换成DF：需要手动为每一列补上列名(补充元数据) val df: DataFrame = rdd01.toDF("name", "age") df.show() val...{DataFrame, SparkSession} import org.junit.Test class Test11 { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR...// 4.1 df.write.保存数据：csv jdbc json orc parquet text // 注意：保存数据的相关参数需写到上述方法中。...error：异常) df.write.mode("append") 案例： @Test def test1(): Unit = { val conf: SparkConf = new SparkConf

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【Python】教你彻底了解Python中的数据科学与机器学习

) # 评估模型 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print(f"Mean Squared Error: {mse}") 2....0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]] y = [0, 1, 1, 0] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split...0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]] y = [0, 1, 1, 0] # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split...= [[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]] y = [0, 1, 1, 0] # 构建模型 model = DecisionTreeClassifier() # 定义参数网格...X = [[0, 0], [1, 1], [1, 0], [0, 1]] y = [0, 1, 1, 0] # 构建模型 model = DecisionTreeClassifier() # 定义参数分布

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python爬取B站《元龙》评论

1、前期准备首先我们先进入到《元龙》的页面 image.png 接下来按F12进入开发者模式 image.png 接下来点击headers,我们发现了一个url，这个url里面就存在我们做需要的评论的数据...=1&_=1631449433781 image.png 把这个url复制到浏览器打开可以看到里面的json，但是如果直接复制到浏览器页面会出错，需要对这个url进行处理，处理成https://api.bilibili.com...中所需内容进行提取，本次所需内容为：用户名以及评论内容 def parserHtml(html): try: s = json.loads(html) except:...) dataFrame.to_csv(r"E:\test.csv",mode='a', index=False, sep=',', header=False) 爬取结果如下 image.png...= pd.DataFrame(urating) print(dataFrame) dataFrame.to_csv(r"E:\test.csv",mode='a', index=False

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快速搞定API自动化

在自动化测试中，个人觉得API是比较好测的了。首先它比较稳定，不像UI总是变化。只要对接口比较熟悉，就能通过传递不同的参数，或者业务组合，就能验证不同的场景了。...这样就可以组合接口，设计测试测试用例了，将参数改好。这里设置不同的测试环境，对应不同的账号来获取token, 替换掉。然后就可以批量发了。...然后字段对比就可以加入进去了 test_result="" if row[0] in templat.iloc[:,0]: test=templat[templat.iloc...[:,0]==row[0]] diff_result=validate(instance=response.json(), schema=test[3]) if test_result...[row[4], response.status_code, response.text,test_result]) print(my_result) final_result=pd.DataFrame

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R3数据结构和文件读取

组合paste0）#注释1seq()函数可以生成-3到3之间的100个数的等差数列，代码如下：seq <- seq(-3, 3, length.out=100)其中，seq是我们生成的变量名，第一个参数表示起始值...第一次出现视为没有重复）length（X判断向量长度，连接paste0（rep（“studengt”，length（x），x）3个向量不一样长时，谁长取谁），unique去重复，输出的是数据，duplicated...-2## 4 gene4 down -4#3.数据框属性#dim(df1)#统计行列数## [1] 4 3nrow(df1)#统计行数，paste0（“a”，1；nrow（a））##...按坐标df1[2,2]## [1] "up"df1[2,]#取[行，]继承行名和列名,筛选test中，Species列的值为a或c的行,test[test$Species %in% c("a","c")...它可以接受任何单个字符或字符串作为参数，用于将文本数据内容分割成列。常见的分隔符包括逗号（,），制表符（\t），分号（;）等。例如，当读取以逗号分隔的CSV文件时，应该将sep参数设置为逗号（,）。

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R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

一个List就像是一个JSON，一个包含很多键值对的数据结构。...，删除之后，它后面的位置索引都自动减一 j$sex <- NULL; j #四、检索 j=='Joe' #五、查看长度 length(j) 4、R中的数据结构-DataFrame 数据框用于存储多行和多列的数据集合...可以把数据框理解为excel中的列。 ?...删除后的DataFrame需要一个变量来接收，并不会直接修改原来的 nf <- f[-1, ] nf f <- f[-1, ] #删除列 f[, -1] f nf <- f[, -1] nf #增加行...f[nrow(f)+1, ] <- c(24, "KENKEN") f #增加列 f[, 'sex'] <- c(0, 1, 1); f

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R语言-基础

解决：检查命令，检查环境，修正后重新运行结果出错时(Error)，只看最后一个冒号的后半句解决报错信息的两大思路，1. 检查代码有没有问题，2....= 3) seq(from = 1,to = 100 ,by = 2) rnorm(n = 5) #符合正态分布的随机数 (4)通过组合产生更为复杂的向量 paste0(rep("gene",times...(iris) 两个向量（长度一致）的操作 x <- c(1,3,5,1) y <- c(3,2,5,6) x==y #比较运算 1 FALSE FALSE TRUE FALSE x\*y #计算...1 3 6 25 6 paste(x,y,sep = "/") 1 "1/3" "3/2" "5/5" "1/6" 两个向量（长度不一致）的操作 x <- c(1,3,5,1,6) y <- c(...矩阵的新建和取子集矩阵不支持$ matrix(1:9,nrow = 3) t(matrix(1:9,nrow = 3))#转置 as.data.frame(matrix(1:9,nrow = 3))

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Python库的实用技巧专栏

test2 # counter相减: 相同Key值相减, 不同Key用0代替再相减, 结果只保留value是正值的key result3 = test1 & test2 # counter交集: 取相同...0, 否则设置为None, 如果明确设定header=0就会替换掉原来存在列名, 如果是list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题), 介于中间的行将被忽略掉, 注意：如果skip_blank_lines...(数字可以对应到指定的列)或者是字符传为文件中的列名, 例如：usecols有效参数可能是 [0,1,2]或者是 [‘foo’, ‘bar’, ‘baz’], 使用这个参数可以加快加载速度并降低内存消耗...在没有列标题时, 给列添加前缀 mangle_dupe_cols : bool 重复的列, 将多个重复列表示为"X.0"..."...如果一行包含太多的列, 那么默认不会返回DataFrame, 如果设置成False, 那么会将改行剔除(只能在C解析器下使用) warn_bad_lines: bool 如果error_bad_lines

2.3K3 0

Python:数据抽样平衡方法重写

$cls) 0 1 520 480 method的不同值代表着不同的采样方法，p这边是控制正类的占比，seed保证抽取样本的固定，也就是种子值。...(diff_case)[i] data_set = x[x[y] == k[0]] nrow_nb = data_set.iloc[:, 0].count...[x[y] == k4[1]].sample(frac=fre3[0], random_state=q, axis=0) test_data = pd.DataFrame([])...[x[y] == k4[1]] test_data = pd.concat([test_data, data], axis=0) i +=...1 result = pd.concat([new_data1, new_data2, test_data], axis=0) return result 后续使用，只需要复制上述

1.3K3 0

R语言vs Python：数据分析哪家强？

在完成这一步后，csv文件在两种语言中都加载为dataframe。...R trainRowCount <- floor(0.8 * nrow(nba)) set.seed(1) trainIndex <- sample(1:nrow(nba), trainRowCount...=1) test = nba.loc[~nba.index.isin(train.index)] 你能注意到R有更多的数据分析内建函数，例如floor，sample和set.seed，这些函数在Python...from sklearn.metrics import mean_squared_error mean_squared_error(test["ast"], predictions) 4166.9202475632374...在R中，可能有一些小的第三方库计算MSE，但是两种语言中手动计算它都很容易。误差的细微差异几乎可以肯定是由于参数调整造成的，并没什么关系。

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Spark报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives

Structured Streaming报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives0. 写在前面1. 报错2. 代码及报错信息3....{DataFrame, SparkSession} object ForeachBatchSink1 { def main(args: Array[String]): Unit = {...原因及纠错 Scala2.12版本和2.11版本的不同，对于foreachBatch()方法的实现不太一样正确代码如下 import java.util.Properties import org.apache.spark.sql.streaming.StreamingQuery...:3306/test","wc", props) df.write.mode("overwrite").json("....{DataFrame, Dataset, Row, SparkSession} object ForeachBatchSink1 { def myFun(df: Dataset[Row

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独家 | R语言中K邻近算法的初学者指南：从菜鸟到大神（附代码＆链接）

把模型的度量得分加和并求K层的平均值如何选择K？如同你注意到的，交叉验证比较的一点是如何为K设置值。我们记总样本量为n。从技术上来看，K可设置从1到n的任意值。...这个可能是参数和非参数模型中潜在的数学和统计假设导致的。 2. 数据分组如上所述，我们需要将数据集进行分组，分为训练集和测试集，并采取k层交叉验证来选择最佳的ML模型。...20% test index = round(nrow(banking)*0.2,digits=0)#sample randomly throughout the dataset and keep the...total number equal to the value of index test.indices = sample(1:nrow(banking), index)#80% training...- calc_error_rate(predicted.value=pred.YTest, true.value=YTest) knn_test_error [1] 0.1100995 测试误差为0.11

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R语言控制流：for、while、ifelse和自定义函数function

3 NA 1 2 NA 2 NA NA 注意：返回值的class属性跟test表达式相同，其mode属性是由 yes 或 no表达式确定的。...（即变量名）时，返回参数的值 > t = "r" > switch(t,r='re',g='gr',b='bl',"error") [1] "re" #如果不匹配任何参数名，switch函数不返回任何值...error") [1] "error" 2 循环控制流 repeat、while和for是常见的循环控制语句。...=yrow) #向量乘积的要求 + { + print("error") + return(0) + } + else #if-else语句 + { + mat...<-matrix(0,nrow=dim(x)[1],ncol=dim(y)[2]) #首先要定义一个矩阵作为结果矩阵 + for(i in c(1:m)) + for(j in c

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文章MSM_metagenomics（三）：Alpha多样性分析

<- mpa_md[md_rows,] # extract metadata part from mpa_md table tax_df <- mpa_md[tax_starting_row: nrow...vars)# data_frame[, i] <- lookup[data_frame[, i]]# }# View(data_frame) str1 <- paste0(c(t_factor..., paste0(f_factors, collapse = " + ")), collapse = " + ") str2 <- paste0(c(measure, str1), collapse...多样性差异，我们可以使用make_boxplot函数，并使用参数：df: The dataframe containing microbiome alpha diversities, e.g. shannon...‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1Residual standard error: 0.6745 on 134 degrees of freedomMultiple

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