从标题我想知道它们之间有什么区别
StratifiedKFold,参数shuffle = True
StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=0)
和
StratifiedShuffleSplit(n_splits=10, test_size=’default’, train_size=None, random_state=0)
使用StratifiedShuffleSplit有什么好处
我按照https://help.github.com/articles/generating-ssh-keys上的说明进行操作 并输入
ssh -T git@github.com
我收到了消息
Hi username! You've successfully authenticated, but GitHub does not
# provide shell access.
当我尝试使用ssh克隆存储库时
git clone ssh://github.com/username/repository.git
我明白了
Permission denied (publickey).
fatal: The remote end hung up unexpectedly
如果我输入
ssh-add -l
我看到3个键附有我的电子邮件地址(k1)和其他2个内部~/.ssh/id_rsa (RSA)(k2和k3).键k3与k1相同
如果我打字
ssh -vT git@github.com
一切都很好......唯一让我思考的是
debug1: Remote protocol version 2.0, remote software version libssh-0.6.0
debug1: no match: libssh-0.6.0
嗨，有一个df包含分类变量的熊猫数据框。
df=pandas.DataFrame(data=[['male','blue'],['female','brown'],
['male','black']],columns=['gender','eyes'])
df
Out[16]:
gender eyes
0 male blue
1 female brown
2 male black
使用函数 get_dummies 我得到以下数据帧
df_dummies = pandas.get_dummies(df)
df_dummies
Out[18]:
gender_female gender_male eyes_black eyes_blue eyes_brown
0 0 1 0 1 0
1 1 0 0 0 1
2 0 1 1 0 0
Owever 列gender_female并gender_male包含相同的信息，因为原始列可以采用二进制值。有没有（智能）方法只保留两列中的一列？
更新
指某东西的用途
df_dummies = pandas.get_dummies(df,drop_first=True)
会给我
df_dummies
Out[21]:
gender_male eyes_blue eyes_brown
0 1 1 0
1 0 0 1
2 1 0 0
但我想删除最初只有两种可能性的列
想要的结果应该是 …
如何在多列熊猫数据帧中检索包含inf的列名和所有单元格的行df？
我试过了
inds = np.where(np.isinf(df)==True)
但我没有预期的结果
我试图在熊猫数据框中找到重复的行。
df=pd.DataFrame(data=[[1,2],[3,4],[1,2],[1,4],[1,2]],columns=['col1','col2'])
df
Out[15]:
col1 col2
0 1 2
1 3 4
2 1 2
3 1 4
4 1 2
duplicate_bool = df.duplicated(subset=['col1','col2'], keep='first')
duplicate = df.loc[duplicate_bool == True]
duplicate
Out[16]:
col1 col2
2 1 2
4 1 2
有没有一种方法可以添加引用第一个重复项的索引的列（保留一个）
duplicate
Out[16]:
col1 col2 index_original
2 1 2 0
4 1 2 0
注意：在我的情况下，df可能非常大。
我正在尝试使用scipy读取matlab文件
import scipy.io as sio
data = sio.loadmat(filepath)
但我得到了错误
ValueError: Did not fully consume compressed contents of an miCOMPRESSED element. This can indicate that the .mat file is corrupted.
在Matlab中，我可以毫无问题地打开该文件。我也尝试过再次保存它，但是什么也没有改变...您能帮我吗？
此处：https : //drive.google.com/drive/folders/0B3vXKJ_zYaCJanZfOUVIcGJyR0E， 您可以找到以相同方式保存的2个文件。
我可以打开part_000，但不能打开part_001。...为什么？:(
我有 2 个熊猫数据框：
df1 是一个空数据框： import pandas as pd import numpy as np
df1 = pd.DataFrame(columns=['Start','End','Duration'])
df1
Out[1]:
Empty DataFrame
Columns: [Start, End, Duration]
Index: []
df2 包含：
df2 = pd.DataFrame(np.array([None] * 3).reshape(-1,3),columns=['Start','End','Duration'])
df2['Start'] = 483
df2['End'] = 523
df2['Duration'] = 0.8
df2
Out[2]:
Start End Duration
0 483 523 0.8
df2['Start']
Out[3]:
0 483
Name: Start, dtype: int64
我想连接 2 个数据帧：
df1= pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)[df1.columns.tolist()]
df1 是：
df1
Out[4]:
Start End Duration
0 483.0 523.0 0.8
正如你现在看到的“开始”和“结束”是浮动的......有没有办法让它们保持完整？
我正在使用以下方法更新 pandas（在 Windows 7 上）：
conda update pandas
我在更新时不小心关闭了命令窗口。现在我无法启动spyder，如果我在命令窗口中输入conda，我会得到：
"conda is not recognized as an internal or external command operable program or batch file"
如果我输入spyder --show=console 我得到
from PyQt5.Qtwidgets import *
importerror: DLL load failed: The specific module could not be found
知道如何解决这个问题吗？
嗨有一个数据帧 df
包含一组事件(行).
df = pd.DataFrame(data=[[1, 2, 7, 10],
[10, 22, 1, 30],
[30, 42, 2, 10],
[100,142, 22,1],
[143, 152, 2, 10],
[160, 162, 12, 11]],columns=['Start','End','Value1','Value2'])
df
Out[15]:
Start End Value1 Value2
0 1 2 7 10
1 10 22 1 30
2 30 42 2 10
3 100 142 22 1
4 143 152 2 10
5 160 162 12 11
如果2(或更多)连续事件是<= 10相距甚远我想合并2(或更多)事件(即使用第一事件的开始,最后的端部和在值1和值2的值相加).
在上面的例子中,df变为:
df
Out[15]:
Start End Value1 Value2
0 1 42 10 50
1 100 162 …我正在尝试通过运行将sklearn从0.19.2更新到0.20
conda update scikit-learn
在anaconda提示符下，但它不会更新软件包...我得到
Solving environment: done
# All requested packages already installed.
我也试过
conda update conda
然后conda update scikit-learn我又得到了（两个更新）
Solving environment: done
# All requested packages already installed.
如果我检查sklearn版本，仍然可以
import sklearn
sklearn.__version__
'0.19.2'
如果我型conda info我得到
active environment : base
active env location : C:\ProgramData\Anaconda3
shell level : 1
user config file : C:\Users\xxx\.condarc
populated config files :
conda version : 4.5.11
conda-build version : 3.10.5
python version : 3.6.5.final.0
base environment : C:\ProgramData\Anaconda3 (writable) …