Json to Dataframe: error: error in 1:nrow(test)：长度为0的参数 - 腾讯云开发者社区

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左手用R右手Python系列——循环中的错误异常规避

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 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 0 行> (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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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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Python实现数据自动生成表格：从数据源到可视化表格的完整解决方案

) -> bool: """验证JSON数据""" if data.empty: self.logger.error("JSON数据为空")...收集用户反馈这个数据自动生成表格系统为现代数据处理和报告生成提供了强大而灵活的解决方案。...通过合理的架构设计和丰富的功能特性，它能够满足从个人使用到企业级应用的各种需求，为数据驱动的决策提供有力支持。...) -> bool: """验证JSON数据""" if data.empty: self.logger.error("JSON数据为空")...) -> bool: """验证JSON数据""" if data.empty: self.logger.error("JSON数据为空")

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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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Spark实时（五）：InputSource数据源案例演示

InputSource数据源案例演示在Spark2.0版本之后，DataFrame和Dataset可以表示静态有边界的数据，也可以表示无边界的流式数据。...支持的格式有text、csv、json、orc、parquet。.../data”下原子写入含有以下内容的json文件，在控制台可以看到实时监控内容。...{"id":4,"name":"ml","age":21} 注意：实时监控json格式数据时，创建的Schema 中的字段需要与Json中的属性保持一致，否则在映射成表时，Schema中含有但在Json...和value，其中timestamp是一个Timestamp含有信息分配的时间类型，value是从0开始的Long类型的数据，Rate Source式多用于测试。

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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 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 1, ] nf f 1, ] #删除列 f[, -1] f nf 1] nf #增加行...f[nrow(f)+1, ] <- c(24, "KENKEN") f #增加列 f[, 'sex'] 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 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 1,3,5,1,6) y 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

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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 nrow(nba)) set.seed(1) trainIndex 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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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

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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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左手用R右手Python系列——循环中的错误异常规避

R 数据分析

Machine Learning With Go 第4章：回归

Python:需求预估

机器学习项目：使用Python进行零售价格推荐

算法集锦（17） | 推荐系统 | 基于机器学习的商品定价系统

SparkSQL

【Python】教你彻底了解Python中的数据科学与机器学习

python爬取B站《元龙》评论

Python实现数据自动生成表格：从数据源到可视化表格的完整解决方案

快速搞定API自动化

Spark实时（五）：InputSource数据源案例演示

R3数据结构和文件读取

R中的数据结构(Array,Factor,List,DataFrame)

R语言-基础

Python库的实用技巧专栏

R语言vs Python：数据分析哪家强？

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Spark报错记录：Overloaded method foreachBatch with alternatives

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）

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