在使用Pandas处理数据时,我们可能会遇到一个常见的错误,即尝试从DataFrame中选择不存在的列时引发的KeyError。在本文中,我们将探讨这个问题的原因,并提供一种解决方案。
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame运算 第03章 数据分析入门 第04章 选取数据子集 第05章 布尔索引 第06章 索引对齐 第07章 分组聚合、过滤、转换 第08章 数据清理 第09章 合并Pandas对象 第10章 时间序列分析 第11章 用Matplotlib、Pandas、Seaborn进行可视化
在上一篇博客中,我们已经仔细讲解了iloc和loc,只是简单了提到了ix。这是因为相比于前2者,ix更复杂,也更让人迷惑。
#输出 ‘c’ 注:第二种写法的用处:括号里面的所有错误,不管出现里面任何一种错误都用统一的处理方法。
最近,在使用Pandas库进行数据处理时,我遇到了一个错误:KeyError: "Passing list-likes to .loc or [] with any missing labels is no longer supported"。这是由于最新版本的Pandas库不再支持将缺少标签的列表传递给.loc或[]索引器。在本文中,我将分享如何解决这个错误并继续使用Pandas进行数据处理。
版权声明:本文为博主原创文章,允许转载,请标明出处。 https://blog.csdn.net/qwdafedv/article/details/82699688
import random, sys, time from tkinter import * from tkinter.messagebox import showinfo, askyesno from guimaker import GuiMakerWindowMenu
作为机器学习中的一大类模型,树模型一直以来都颇受学界和业界的重视。目前无论是各大比赛各种大杀器的XGBoost、lightgbm还是像随机森林、Adaboost等典型集成学习模型,都是以决策树模型为基础的。传统的经典决策树算法包括ID3算法、C4.5算法以及GBDT的基分类器CART算法。
回溯法是一种通过尝试所有可能的解来找到问题解的算法设计方法。它通常应用于组合问题、排列问题、子集问题等。在本文中,我们将深入讲解Python中的回溯法,包括基本概念、算法思想、具体应用场景,并使用代码示例演示回溯法在实际问题中的应用。
在数学推导+纯Python实现机器学习算法4:决策树之ID3算法中笔者已经对决策树的基本原理进行了大概的论述。本节将在上一讲的基础上继续对另一种决策树算法CART进行讲解。
1. Introduction 按照教程给的7个特征,给定5种参数下的随机森林模型,选出mae误差最小的,进行提交 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split # Read the data X_full = pd.read_csv('../input/train.csv', index_col='Id') X_test_full = pd.read_csv('../input/test.csv', in
第01章 Pandas基础 第02章 DataFrame基础运算 ---- 2.1 从DataFrame中选择多列 使用列名列表提取DataFrame的多列: >>> import pandas as pd >>> import numpy as np >>> movies = pd.read_csv("data/movie.csv") >>> movie_actor_director = movies[ ... [ ... "actor_1_name", ...
近期参加了kesci平台上的云脑机器学习训练营,接触到了FFM模型,因此这篇文章,将主要讲述FFM模型在CTR预估中的应用。
container是最基本的布局。 给一个元素的class赋值为container之后,如果显示屏幕小于576,元素将要横向占满屏幕,但是大于576小于576像素的时候,宽度恒定为540,。就是说你的屏幕很宽的时候,元素永远不会横向占满整个屏幕,与边距有孔隙。但是赋值为.container-fluid的时候,元素永远横向占满屏幕,不会留有孔隙。
正题开始: 这篇文章是入门级的特征处理的打包解决方案的python实现汇总,如果想get一些新鲜血液的朋友可以叉了,只是方便玩数据的人进行数据特征筛选的代码集合,话不多说,让我们开始。
原文:https://themockup.blog/posts/2020-09-04-10-table-rules-in-r/ Rmd[1]
可以看出 上一次的评分、有没有工伤、过去5年有没有晋升 跟 满意度 呈正相关系数
今天我们用Streamlit模块来制作一个数据面板,将数据更加直观地呈现给别人观看,整个页面大致如下图所示
一份来自『RESEARCH AND MARKETS』的二手车报告预计,从 2022 年到 2030 年,全球二手车市场将以 6.1% 的复合年增长率增长,到 2030 年达到 2.67 万亿美元。人工智能技术的广泛使用增加了车主和买家之间的透明度,提升了购买体验,极大地推动了二手车市场的增长。
Dash类似R语言中的Shiny包,可以使用纯Python代码而不需要学习HTML、CSS、JavaScript语言就可以快速搭建一个网站,dash-bootstrap-components是Dash的拓展,提供了很多特性。
参考:https://www.twblogs.net/a/5c74cddcbd9eee339917b7b2https://towardsdatascience.com/exploring-the-gt-grammar-of-tables-package-in-r-7fff9d0b40cd
本赛题是一个多分类的数据挖掘问题。赛题以医疗数据挖掘为背景,要求选手使用提供的心跳信号传感器数据训练模型并完成不同心跳信号的分类的任务。
秒变正经,进入正题,其实还是围绕Ant Design Vue中组件的使用展开,相信我,这并不难。
'DataFrame' object has no attribute 'explode'
我这里提供一个pyspark的版本,参考了大家公开的版本。同时因为官网没有查看特征重要性的方法,所以自己写了一个方法。本方法没有保存模型,相信大家应该会。
本文已同步发表于 https://qiucode.cn/article/103 也可点击文末 【阅读原文】即可到达笔者个人博客站点。
对于经常用R语言来画图的科研工作者来说,应该对ComplexHeatmap(https://jokergoo.github.io/ComplexHeatmap-reference/book/)很熟悉了吧。这个包画的热图,既专业又漂亮。
特征列 通常用于对结构化数据实施特征工程时候使用,图像或者文本数据一般不会用到特征列。
==值得注意的是,drop函数不会修改原数据,如果想直接对原数据进行修改的话,可以选择添加参数inplace = True或用原变量名重新赋值替换。==
从功能上讲,Pandas 中用透视表 (pivot table) 和 Excel 里面的透视表是一样的。透视表是一种做多维数据分析的工具,还记得 Pandas 的 split-apply-combine 三部曲吗?首先用 groupby 分组,再平行将某个函数应用到各组上,最后自动连接成一个总表。今天介绍的 pivot_table() 函数可以将上面“拆分-应用-结合”三个步骤用一行来完成。
最近我们又组织了:《机器学习加深度学习资料大放送(附上资料群)》交流群,感觉吧,大家松鼠症发作收集整理了大把资料最后却束之高阁,也不是一个事啊。所以就安排学徒系统性讲解一下机器学习的应用。本次教程参考TCGA 官方的一篇文章Machine Learning Detects Pan-cancer Ras Pathway Activation in The Cancer Genome Atlas文章,文章的源码也可以在官方的 github 上搜到:
取对数log转换可以将倾斜数据变得接近正态分布,一般是使用log(x+1),其中加1是防止数据等于0,同时保证x是正的。
大家都知道Python,但是应该很少有人听过dython,dython是python中的一款数据建模库。尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库,但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。
疫情前期,员工分布在各个地区,需要上报个人的健康状态和位置信息,于是做了一个单页面应用(当时钉钉和微信上的健康上报模板还没出现)
在开始竞赛之前,我们要检查测试数据集的分布与训练数据集的分布,如果可能的话,看看它们之间有多么不同。这对模型的进一步处理有很大帮助.
在日常业务中,需要下钻维度查询造成整体波动的细分群体,但是如果维度过多,手动查询就显得繁琐了。这里介绍一种方法,利用自动节点树的方式进行维度下钻,本文参考自《Python数据分析与数据化运营 第2版》。
尽管已经有了scikit-learn、statsmodels、seaborn等非常优秀的数据建模库,但实际数据分析过程中常用到的一些功能场景仍然需要编写数十行以上的代码才能实现。
In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 1. 选取多个DataFrame列 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name', 'actor_3_name
有了这些库,一般的散点图、折线图、条形图、饼图都不在话下。不过,数据总是难免让人觉得冰冷。而今天为大家介绍的这个简单易上手的Python第三方绘图库:cutecharts,则是拥有手绘风格的线条,十分、非常、很 cute,让你的图表具有不一样的风格。
这个系统的搭建背景是这样的,有一个朋友想看到现有系统中的一些,用户数据,新闻数据,只需要看到,短期不需要增删改功能,让我搭建一个简单的后台系统给他看.接到任务作为一个有四年开发经验的人来说这也太简单了吧,开始干吧,最简单的办法是直接使用开源项目https://github.com/PanJiaChen/vue-element-admin 下载下来,把不要的路由去掉,新建几个表格路由,页面直接复制过来就用了.
针对广告推荐CTR点击率预估实践的入门实践已经发布。在该版本基础上,写了一版进阶的学习教程,包含详细的特征工程处理代码,希望能有助于大家提分。
FM和FFM模型是最近几年提出的模型,凭借其在数据量比较大并且特征稀疏的情况下,仍然能够得到优秀的性能和效果的特性,屡次在各大公司举办的CTR预估比赛中获得不错的战绩。美团技术团队在搭建DSP的过程中,探索并使用了FM和FFM模型进行CTR和CVR预估,并且取得了不错的效果。
第一篇文章和第二篇文章我们对line list 数据集进行清洗,以及对文本内容进行词云分析。
里面所有的字段其实逻辑是一致的,但是没办法,写SQL的同学要不断复制黏贴然后修改。当然了,写一次还行,问题在于你可能还要维护,该一个逻辑,比如把 then 1 改成 then2, 那就无数个地方都要改,痛苦不堪,代码量也大。那有办法解决么? 当然,Byzer 提供了多种方式解决这个问题。
阿里近几年公开的推荐领域算法可真不少,既有传统领域的探索如MLR算法,还有深度学习领域的探索如entire -space multi-task model,Deep Interest Network等,同时跟清华大学合作展开了强化学习领域的探索,提出了MARDPG算法。从本篇开始,我们就一起来探秘这些算法。这里,我们只是大体了解一下每一个算法的思路,对于数学部分的介绍,我们不会过多的涉及。
Bootstrap 提供了一套响应式、移动设备优先的流式栅格系统,随着屏幕或视口(viewport)尺寸的增加,系统会自动分为最多12列。
需求:写一个多网页的网站,包括header、footer、菜单包括主页home、博客blog(外部链接到博客)、about(自我介绍页面)
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云