model = word2vec.Word2Vec.load('mymodel')
similar = model.n_similarity(input_word_after, menu_include) # compute cosin similarity between two sets of words.
similarity.append([all_menu_withoutNum, similar])
similarity.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
print("First 100 similarit
有人知道怎么解决这个问题吗?
>>> df = pd.DataFrame({'A': range(3), 'B': range(1, 4)})
>>> df
A B
0 0 1
1 1 2
2 2 3
>>> df.transform(lambda x: 0 if (x == 0) else (-np.log(-x) if x < 0 else np.log(x)))
ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous
我创建了一个函数,根据客户的年度购买历史将客户分配到“存储桶”。当我在(curryear,去年)中传递单个值时,函数会按预期运行。如何在curryear和lastyear中传递来自两个sepearate列的所有值? 当我尝试以下命令时,我收到 ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all(). 我的代码: #FUNCTION FOR CATEGORIZING ANNUAL CUSTOMER PURCHASE BEHAVIOR
def
我有一个名为fresp的数据帧,在命令行中我可以这样做:
for i in range(0,len(fresp)):
num=fresp.at[i,'caseid']
这就很好用了。当将完全相同的代码保存到.py文件中时,可以得到以下结果:
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().
具体地说,涉及num=fresp.ati,'caseid‘。
下面是整个函数。当我将它保存到一个.py文件中,导
我有一个dataframe df,它具有以下值:
activityType activity_preferance
userID
agashi1996 joinClub Nan
agashi1998 post Nan
agashi1998 post Nan
agashi1998 post Nan
agashi1994 followuser Nan
userID列是此处的索引。
我想用1,2和3填充列activity_preferance,如果activityType分别是joinClub,post,f
我想做的是:
options = ['abc', 'def']
df[any(df['a'].str.startswith(start) for start in options)]
我想应用一个过滤器,所以我只有在列'a‘中有值的条目,从一个给定的选项开始。
下一段代码可以工作,但我需要它处理几个前缀选项.
start = 'abc'
df[df['a'].str.startswith(start)]
错误信息是
ValueError: The truth value of a Series is amb
我有一个具有多个值的numpy数组(例如:v = np.array([0.81597636, 0.93198024]) )。我想检查v中的任何一个值是否在xmin和xmax之间。我尝试了以下几点:
if np.any(xmin <= v <= xmax):
print("Is in range")
但我知道错误是:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
当我这样做时,我不会收到错误:
if np.any(xmin <= v) and np.any(v <= xmax):
prin
我试图在python中实现一个SelectionSort算法,因此我创建了一个numpy数组,并希望将它作为参数传递到算法中。
def SelectionSort(array=None):
for i in range(len(array)):
for j in range(i+1,len(array)):
if(array[j]<array[i]):
array[i],array[j]=array[j],array[I]
但我得到了这个ValueError:
-------------------
我在将包含数组的pandas序列转换为数字类型时遇到问题。
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"vector" : [[0.1, 0.2, 0.3]]})
然后是两个:
df.vector.astype("float16")
df.vector.values.astype(np.float16)
结果
ValueError: setting an array element with a sequence.
这对我来说毫无意义:)
此解决方法:
np.array([x for x
我有一个包含字符串的数据集,我要将其转换为DateTime。不幸的是,有些数据是微秒级的,有些则不是。当我尝试使用下面的代码转换数据时,我得到了下面的错误。
data['end_date'] = data['end_date'].apply(lambda x: datetime.strptime(str(x),"%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
ValueError: time data '2018-11-16 16:28:51' does not match format '%Y-%m-%d %H:%M
我在将此列转换为数字时遇到问题。我试过了 pricesquare['PRICE_SQUARE'] =
pd.to_numeric(pricesquare['PRICE_SQUARE'])
ValueError: Unable to parse string "13 312 " at position 0
df["PRICE_SQUARE"] = df["PRICE_SQUARE"].astype(str).astype(int)
ValueError: invalid literal for int() w
我试图对给定数据(dfTest,包含向量x的值)的所有行应用一个基本样条函数,以获得一个更大的值(dfBigger),它将包含向量xnew(包含x)的所有值。
因此,我定义了以下变量:
import pandas as pd
import numpy as np
x = [0,1,3,5]
xnew = range(0,6)
np.random.seed(123)
dfTest = pd.DataFrame(np.random.rand(12).reshape(3,4))
以及基本样条函数:
def spline(y, x , xnew):
from scipy import in
比如说,我有一个numpy数组的列表,
a = [np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3), np.random.rand(3, 3)]
我有一个测试数组,比如说
b = np.random.rand(3, 3)
我想检查a是否包含b。然而,
b in a
引发以下错误:
ValueError:包含多个元素的数组的真值是不明确的。使用a.any()或a.all()
我想要什么才是合适的方法?
我希望使用apply在基于其他列值的pandas数据框中创建新列。我收到这个错误,但我不明白原因:
File "C:\dev\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 2448, in _setitem_array
raise ValueError('Columns must be same length as key')
ValueError: Columns must be same length as key
我是不是误解了应用函数?是否可以使用单个apply调用来更新/创建多个
我有这样一个Pandas数据框架(作者、标题和年份不相关,因此A、T和Y):
Author Title Year Country
A T Y UK. cat@mail.uk
A T Y U.S.A.
A T Y University of Cambridge
A T Y United Kingdom
A T Y somename@uconn.edu
我想要实现的是一个带有“干净”国家栏的数据框架:
Author Title Ye