小编Pra*_*nka的帖子

我目前正在使用以下代码查看决策树.有没有办法我们可以将一些计算字段输出为输出？

例如,是有可能在树的叶子在每个节点显示输入属性的总和,特征1的从"X"的数据数组,即总和.

from sklearn import datasets

iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:]  
y = iris.target
#%%
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
alg=DecisionTreeClassifier( max_depth=5,min_samples_leaf=2, max_leaf_nodes = 10)
alg.fit(X,y)

#%%
## View tree
import graphviz
from sklearn import tree
dot_data = tree.export_graphviz(alg,out_file=None, node_ids = True, proportion = True, class_names = True, filled = True, rounded = True)
graph = graphviz.Source(dot_data)
graph

是否有任何现有的 python 函数可以从训练数据中获取四分位数切割并应用于测试数据。

import pandas as pd
import numpy as np

d = {'col1': np.arange(1, 100, 1)}
train = pd.DataFrame(data=d)

d1 = {'col1': np.arange(1, 200, 2)}
test = pd.DataFrame(data = d1)

我在训练和测试中都有大约 1000 列。pandas qcut 函数可以用于使其可扩展吗？或者还有其他现有的 sklearn 函数吗？

我期望根据火车上的垃圾箱获得测试数据的四分位数（1、2、3 或 4）。

我在 excel 中有很多行，这些行在空行之后填充了垃圾值。有没有办法使用 Python pandas 仅读取 excel 中第一个空行之前的记录。

我试图a从DataFrame 计算列中每个值的百分位数x.

有没有更好的方法来编写以下代码？

x["pcta"] = [stats.percentileofscore(x["a"].values, i) 
                                    for i in x["a"].values]

我希望看到更好的表现.

我尝试通过函数修改数据框并返回修改后的数据框。不知何故，它没有反映出来。在下面的代码中，我将数据帧“ding”传递给函数“test”并创建一个新列“C”并返回修改后的数据帧。我预计 test_ding df 有 3 列，但只能看到两列。非常感谢任何帮助。

s1 = pd.Series([1,3,5,6,8,10,1,1,1,1,1,1])
s2 = pd.Series([4,5,6,8,10,1,7,1,6,5,4,3])

ding=pd.DataFrame({'A':s1,'B':s2})

def test(ding):
    ding.C=ding.A+ding.B
    return ding

test_ding=test(ding)