我查看了StackOverflow,但我找不到特定于我的问题的解决方案,这涉及将行附加到R数据帧.
我正在初始化一个空的2列数据帧,如下所示.
df = data.frame(x = numeric(), y = character())
然后,我的目标是迭代一个值列表,并在每次迭代中,将值附加到列表的末尾.我从以下代码开始.
for (i in 1:10) {
df$x = rbind(df$x, i)
df$y = rbind(df$y, toString(i))
}
我也试图功能c,append以及merge没有成功.如果您有任何建议,请告诉我.
我有一个n- by- m的 Pandas DataFrame df定义如下.(我知道这不是最好的方法.对于我在实际代码中尝试做的事情是有意义的,但这个帖子的TMI就是这样,所以请理解我的方法,这种方法适用于我的特定场景.)
>>> df = DataFrame(columns=['col1'])
>>> df.append(Series([None]), ignore_index=True)
>>> df
Empty DataFrame
Columns: [col1]
Index: []
我将列表存储在此DataFrame的单元格中,如下所示.
>>> df['column1'][0] = [1.23, 2.34]
>>> df
col1
0 [1, 2]
出于某种原因,DataFrame将此列表存储为字符串而不是列表.
>>> df['column1'][0]
'[1.23, 2.34]'
我有两个问题要问你.
更新
我使用的DataFrame已经保存并从CSV格式加载.这种格式而不是DataFrame本身将列表从字符串转换为文字.
假设您可以访问一个电子邮件帐户,其中包含过去几年收到的电子邮件的历史记录(~10k封电子邮件),分为2组
您将如何处理创建可用于垃圾邮件检测的神经网络解决方案的任务 - 基本上将任何电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件？
我们假设电子邮件提取已经到位,我们只需要关注分类部分.
我希望得到回答的要点是:
此外,任何资源建议或现有实现(最好是在C#中)都非常受欢迎
谢谢
编辑
classification machine-learning spam-prevention neural-network
我正在使用SciPy的boxcox函数对连续变量执行Box-Cox变换.
from scipy.stats import boxcox
import numpy as np
y = np.random.random(100)
y_box, lambda_ = ss.boxcox(y + 1) # Add 1 to be able to transform 0 values
然后,我拟合一个统计模型来预测这个Box-Cox变换变量的值.模型预测是Box-Cox量表,我想将它们转换为变量的原始比例.
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
rf = RandomForestRegressor()
X = np.random.random((100, 100))
rf.fit(X, y_box)
pred_box = rf.predict(X)
但是,在找到转换数据和lambda的情况下,我找不到执行反向Box-Cox变换的SciPy函数.有这样的功能吗？我现在编码一个逆变换.
pred_y = np.power((y_box * lambda_) + 1, 1 / lambda_) - 1
许多scikit-learn函数都有一个verbose参数,根据他们的文档,"[c]控制详细程度:越高,消息越多"(例如,GridSearchCV).
遗憾的是,没有提供关于允许整数的指导(例如,用户可以将详细程度设置为100？)以及详细程度与哪些整数相对应.我无法在文档中的任何位置找到此信息.
我的问题是,哪个整数映射到哪个级别的详细程度？
我正在使用sklearn.pipeline.Pipeline链接特征提取器和分类器.有没有办法sklearn.feature_selection.text并行组合多个特征选择类(例如来自哪些)并加入它们的输出？
我的代码现在看起来如下:
pipeline = Pipeline([
('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer()),
('clf', SGDClassifier())])
它导致以下结果:
vect -> tfidf -> clf
我希望能够指定一个如下所示的管道:
vect1 -> tfidf1 \
-> clf
vect2 -> tfidf2 /
我是Python新手,在处理自定义错误方面苦苦挣扎.当我的代码发现错误时,我希望它以红色字体抛出错误并将我带回Python终端而不会杀死Python.
我遇到了sys.exit()寻找答案,但它完全退出了Python.你知道吗,回抛出以红色字体出现错误的替代,并把我带回到终端？
这就是我到目前为止所拥有的.
import sys
def do_something(parameter):
if parameter > 100:
# quit the function and any function(s) that may have called it
sys.exit('Your parameter should not be greater than 100!')
else:
# otherwise, carry on with the rest of the code
如果我不清楚,请告诉我,我很乐意提供更多详情.谢谢大家!
我正在使用Hive运行Hadoop作业实际上应该uniq在许多文本文件中排队.在reduce步骤中,它为每个键选择最近时间戳记录.
Hadoop是否保证具有相同键的每个记录(通过映射步骤输出)将转到单个reducer,即使在群集中运行了许多Reducer？
我担心在具有相同密钥的一组记录中间发生shuffle后,mapper输出可能会被拆分.
我有一个返回多个值的Python函数.作为此问题的示例,请考虑下面的函数,它返回两个值.
def function():
...
return x, y
我知道这个函数可以返回两个值x, y = function().但是这个函数有可能只返回第二个值吗？
例如,在MATLAB中,可以执行以下操作:~, y = function().我还没有在Python中找到一个等效的方法.
说我有以下方法:
def methodA(arg, **kwargs):
pass
def methodB(arg, *args, **kwargs):
pass
在methodA中,我希望调用methodB,传递kwargs.但是,似乎如果我定义methodA如下,第二个参数将作为位置而不是命名变量参数传递.
def methodA(arg, **kwargs):
methodB("argvalue", kwargs)
如何确保methodA中的**kwargs作为**kwargs传递给methodB？