我在Iris数据集上玩KNN
我期望用K=1达到100%的准确率,因为每个点都应该根据KNN算法创建的Voronoi体积来预测自己。
然而,使用Scikit学习,我找不到这个结果。这是我的密码。
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
X = p
我正在使用python对我拥有的一组数据进行集群,但它显示了此错误,并且我不知道应该在哪里以及在哪个文件中进行更改: ValueError: Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64'). 下面是我的代码: from sklearn import datasets
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans
from apyori import apri
我正在尝试使用ADODB查询excel工作表。问题是有许多列具有相似的名称,并且我无法在查询中选择正确的列。是否有was通过使用其范围来选择列?就像这样
select [A:A],[AB:AB] from [Sheet1$]
源工作表看起来像这样
A B C D E F G H I
1 08/19/2013 08/18/2013 08/17/2013
2 Col1 Col2 col3 col4 col5 col3 col4
我正在使用onehotencoding和RandomForestRegressor来预测一组足球比赛的分数。如何将其应用到predict中?我确信我现在做错了,因为我得到了所有的预测值为1(可能是因为我将所有的NaN值填充为1,用于拆分和拟合)。
当我编码几个列,然后转换它时,我应该传递什么数据集?
我的代码如下所示
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
fr
我正在尝试使用fuzzywuzzy包使用模糊匹配来连接两个数据集,该函数是这样编写的: is it possible to do fuzzy match merge with python pandas? 下面是我的代码: import pandas as pd
from fuzzywuzzy import fuzz
from fuzzywuzzy import process
blanks = pd.read_csv("names_blank_type.csv")
mapping = pd.read_csv("TYPE-MAP.csv")
blanks
我有2个csv文件,其中一个恰好由1列和27行(只与数字),我想比较这2个csv文件行,采取均方误差,并打印出每个比较的结果,所以我可以计算平均均方误差结束。提前谢谢你。 import pandas as pd
from sklearn.metrics import mean_squared_error
cars = pd.read_csv('koula.csv')
moto = pd.read_csv('katerina.csv')
print(cars)
print(moto)
for i in range(cars):
for j in rang
我试图编写一个查询,该查询将允许我根据传入的参数设置为true还是false,在where语句中包含或排除筛选器。到目前为止我的声明是
IF @IncludeAttended = 'true'
begin
SELECT id, fullName, Address, PhoneNumber, NeverAttended
FROM Guests_View
WHERE (GroupID = @groupid)
end else begin
SELECT id, fullName, Add
由于API中JSON数据大小写的(外部)要求(有些请求应该使用camelCasing,而另一些请求应该使用PascalCasing),所以我有一小部分应用程序的API被分割成两个控制器。
现在,我有一个url,我想用PascalCasing映射为GET,而camelCasing映射为PUT,因此我尝试了以下操作:
[PascalCasing] // custom attribute, part of our code
// We configure all controllers that *don't* have this to use
我在python中运行模拟,将结果写入Pandas DataFrame,并将数据附加到CSV文件中。代码将多次运行,参数可能会发生变化。有没有一种聪明的方法可以将模拟的运行次数记录到CSV文件中,以便将来进行数据分析?
import pandas as pd
import random
# Create a data frame with random values of random length, append
# to a data frame and write to file.
df = dp.DataFrame()
for i
我试图确定Pandas列中是否有具有特定值的条目。我试着用if x in df['id']做这件事。我认为这是可行的,但当我给它一个我知道不在43 in df['id']列中的值时,它仍然返回True。当我只包含匹配缺少的id df[df['id'] == 43]的条目的数据帧子集时,很明显,其中没有条目。如何确定Pandas数据帧中的列是否包含特定值,以及为什么我的当前方法不能工作?(FYI,当我在这个中使用类似的问题时,我也遇到了同样的问题)。
这是可行的: from google.appengine.ext import ndb
query = ndb.gql("SELECT distinct id from Pocket")
query.fetch() 这也是可行的: query = ndb.gql("SELECT id from Pocket where ancestor is :1")
query = query.bind(u.key) 这会引发一个错误: query = ndb.gql("SELECT distinct id from Pocket where ancestor is