小编pra*_*een的帖子

这不是重复的.我的情况有点不同,我在这里找不到类似帖子的解决方案.我安装了Python 3.5.我运行了pip install google命令并验证了模块.谷歌在场.我安装了Anaconda 3.5并尝试运行z示例代码.但是我收到了导入错误.请找到附加的屏幕截图.我错过了什么？我是否必须以某种方式将我的Spyder链接到Python安装目录？为什么Spyder无法使用谷歌模块？

我的Python安装目录:C:\ Users\XXX\AppData\Local\Programs\Python\Python35

我试图通过基于现有列创建字典并调用该列上的“映射”函数来在数据框中创建一个新列。它似乎已经工作了相当长一段时间了。然而，笔记本开始抛出

AttributeError：“DataFrame”对象没有属性“map”

我没有更改内核或 python 版本。这是我正在使用的代码。

dict= {1:A,
       2:B,
       3:C,
       4:D,
       5:E}

# Creating an interval-type 
data['new'] = data['old'].map(dict)

如何解决这个问题？

我正在尝试在由数值、分类和文本数据组成的数据集上训练 lightGBM 模型。但是，在训练阶段，我收到以下错误：

params = {
'num_class':5,
'max_depth':8,
'num_leaves':200,
'learning_rate': 0.05,
'n_estimators':500
}

clf = LGBMClassifier(params)
data_processor = ColumnTransformer([
    ('numerical_processing', numerical_processor, numerical_features),
    ('categorical_processing', categorical_processor, categorical_features),
    ('text_processing_0', text_processor_1, text_features[0]),
    ('text_processing_1', text_processor_1, text_features[1])
                                    ]) 
pipeline = Pipeline([
    ('data_processing', data_processor),
    ('lgbm', clf)
                    ])
pipeline.fit(X_train, y_train)

错误是：

TypeError: Unknown type of parameter:boosting_type, got:dict

这是我的管道：

我基本上有两个文本特征，都是我主要执行词干提取的某种形式的名称。

任何指示将不胜感激。

我正在尝试构建一个图像分类器，但我遇到了本文标题中提到的错误。下面是我正在处理的代码。我如何将形状为 (8020,) 的 numpy 数组转换为函数 fit() 所需的形状？我试图打印输入形状：train_img_array.shape[1:] 但它给出了一个空形状：()

import numpy as np
img_train.shape
img_valid.shape
img_train.head(5)
img_valid.head(5)

(8020, 4)
(2006, 4)
         ID  index  class                                               data
8030  11596  11596      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...
2152  11149  11149      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...
550   10015  10015      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...
1740   9035   9035      0  [[[255, 255, 255, 0], [255, 255, 255, 0], [255...
9549   8218   8218      1 …

我有以下数据框,df,列'Class'

    Class
0   Individual
1   Group
2   A
3   B
4   C
5   D
6   Group

我想用"其他"替换除Group和Individual之外的所有内容,所以最终的数据框是

    Class
0   Individual
1   Group
2   Other
3   Other
4   Other
5   Other
6   Group

数据帧很大,超过600 K行.优化查找"组"和"个人"以外的值并用"其他"替换它们的最佳方法是什么？

我见过替换的例子,例如:

df['Class'] = df['Class'].replace({'A':'Other', 'B':'Other'})

但由于我拥有的绝对数量太多,我无法单独做到这一点.我想只使用'Group'和'Individual'的排除子集.

我有一个形状为 ~ [200K, 40] 的熊猫数据框。数据框有一个分类列（众多列之一），有超过 1000 个唯一值。我可以使用以下方法可视化每个此类唯一列的值计数：

df['column_name'].value_counts()

我现在如何将价值观与：

• value_count 小于阈值，比如 100，并将它们映射到，比如“杂项”？
• 或基于累积行数 % ？

我遇到过openMP,它可以用来并行化c,C++中的for循环.当然,OpenMP可以做的远不止这些.但我很好奇我们是否可以在java中并行化for循环以优化程序的性能.假设我在for循环中有n次迭代,有没有办法并行运行这些迭代？

我需要根据数组变量为highcharts创建多个系列.如果数组有5个元素则创建5个系列,如果数组有4个元素则创建4个系列,依此类推.我该怎么做呢？我正在使用JQuery创建图表并使用Ajax,我从我的Java类发送和接收JSON数据.

Amazon Redshift中的默认"加入"是什么？当我没有指定任何方向时,Redshift是使用内部还是左或右或外部连接？

我有一个形状为 (600,000 * 33) 的数据框，其中一列（我们称之为“名称”）有超过 2000 个唯一值。我使用以下代码对该列进行了排序：

got.groupby('name').size().sort_values(ascending=False)

下面是每个名称以及数据框中的行数的示例

Name       Count
John       90000
Daenerys   50000
Cersei     45000
...        ...
Hound      2000
Joffrey    1500
LittleF    1200
...        ...

我希望能够查看数据框，并将所有少于 2000 行的名称（计数 <2000）替换为“其他”，在本例中为“Joffrey”和“LittleF”。