我有一个df,其"产品"列是如下列表:
+----------+---------+--------------------+
|member_srl|click_day| products|
+----------+---------+--------------------+
| 12| 20161223| [2407, 5400021771]|
| 12| 20161226| [7320, 2407]|
| 12| 20170104| [2407]|
| 12| 20170106| [2407]|
| 27| 20170104| [2405, 2407]|
| 28| 20161212| [2407]|
| 28| 20161213| [2407, 100093]|
| 28| 20161215| [1956119]|
| 28| 20161219| [2407, 100093]|
| 28| 20161229| [7905970]|
| 124| 20161011| [5400021771]|
| 6963| 20160101| [103825645]|
| 6963| 20160104|[3000014912, 6626...|
| 6963| 20160111|[99643224, 106032...|
如何添加列表product_cnt长度的新列products？以及如何过滤df以获得具有给定产品长度条件的指定行？谢谢.
100000,20160214,93374987
100000,20160214,1925301
100000,20160216,1896542
100000,20160216,84167419
100000,20160216,77273616
100000,20160507,1303015
我想读取第一行没有列名的csv文件.如何读取它并在同一时间用我指定的名称命名列？现在,我只是使用我指定的名称重命名原始列,如下所示:
df = spark.read.csv("user_click_seq.csv",header=False)
df = df.withColumnRenamed("_c0", "member_srl")
df = df.withColumnRenamed("_c1", "click_day")
df = df.withColumnRenamed("_c2", "productid")
有更好的方法吗？
我已经训练了一个 TextVectorization 层（见下文），我想将其保存到磁盘，以便下次可以重新加载它？我已经尝试过了pickle并且joblib.dump()。这是行不通的。
from tensorflow.keras.layers.experimental.preprocessing import TextVectorization
text_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(text_clean)
vectorizer = TextVectorization(max_tokens=100000, output_mode='tf-idf',ngrams=None)
vectorizer.adapt(text_dataset.batch(1024))
生成的错误如下：
InvalidArgumentError: Cannot convert a Tensor of dtype resource to a NumPy array
我该如何保存它？
我在蜂巢中的表格有一个日期格式为'2016/06/01'.但我发现它的格式不是'2016-06-01'.他们无法比较.它们都是字符串.所以我想知道如何让它们变得有害并可以比较它们.或者另一方面,如何将'2016/06/01'改为'2016-06-01'以便他们可以比较.
非常感谢.
我的数据集有90%的阴性样本和10%的阳性样本非常不平衡.我尝试使用scale_pos_weight的参数并将其设置为9.这个参数的机制是什么.我很好奇它实际意味着什么:它是否意味着重复9次阳性样本？或者每次抽出1/9样本的阴性样本并多次训练模型.此外,如果我的数据集的负样本只比正数样本多一点,我是否需要再次指定参数？
我有一个包含数字的csv文件(其中没有字符串).它有int和float类型.但是当我以这种方式在pyspark中阅读它时:
df = spark.read.csv("s3://s3-cdp-prod-hive/novaya/instacart/data.csv",header=False)
所有列的数据帧类型都是字符串.
如何使用int和float自动将其读入数字？
有些列中含有nan.在文件中它由表示nan
0.18277,-0.188931,0.0893389,0.119931,0.318853,-0.132933,-0.0288816,0.136137,0.12939,-0.245342,0.0608182,0.0802028,-0.00625962,0.271222,0.187855,0.132606,-0.0451533,0.140501,0.0704631,0.0229986,-0.0533376,-0.319643,-0.029321,-0.160937,0.608359,0.0513554,-0.246744,0.0817331,-0.410682,0.210652,0.375154,0.021617,0.119288,0.0674939,0.190642,0.161885,0.0385196,-0.341168,0.138659,-0.236908,0.230963,0.23714,-0.277465,0.242136,0.0165013,0.0462388,0.259744,-0.397228,-0.0143719,0.0891644,0.222225,0.0987765,0.24049,0.357596,-0.106266,-0.216665,0.191123,-0.0164234,0.370766,0.279462,0.46796,-0.0835098,0.112693,0.231951,-0.0942302,-0.178815,0.259096,-0.129323,1165491,175882,16.5708805975,6,0,2.80890261184,4.42114773551,0,23,0,13.4645462866,18.0359037455,11,30.0,0.0,11.4435397208,84.7504967125,30.0,5370,136.0,1.0,9.61508192633,62.2006926209,1,0,0,22340,9676,322.71241867,17.7282900627,1,100,4.24701125287,2.72260519248,0,6,17.9743048247,13.3241271262,0,23,82.4988407009,11.4021333588,0.0,30.0,45.1319021862,7.76284691137,1.0,66.0,9.40127026245,2.30880529144,1,73,0.113021725659,0.264843289305,0.0,0.986301369863,1,30450,0
我想在VScode中运行python的选择代码。到现在为止，我必须复制代码并将其粘贴到下面的终端中才能运行。系统是mac OS。那么选择代码后，有什么方法可以直接运行代码吗？例如，快捷方式。谢谢。
我想将我的数组训练集和标签转换为 DMatrix 进行训练。
dtrain = xgb.DMatrix(x_train, label=y_train)
这里x_train.shape = (13619575, 45)。
但是当我运行这段代码时，jupyter笔记本内核崩溃了，而我的内存仍然有8GB。
我试图将其减少到 70% 的记录。但它还是崩溃了。有什么办法可以解决吗？
谢谢。
我有一个巨大的 csv 文件，无法加载到内存中。将其转换为 libsvm 格式可能会节省一些内存。csv文件中有很多nan。如果我读取行并将它们存储为 np.array，np.nan 为 NULL，该数组是否仍然占用太多内存？数组中的np.nan也占用内存吗？
logits= tf.matmul(inputs, weight) + bias
经过matmul操作后，logit是从MLP层派生的两个值。我的目标是二进制分类，如何将两个值logit转换为概率，包括正概率和负概率，它们的总和为1？