小编Nat*_*bsi的帖子

我有分类问题,我想测试所有可用的算法来测试它们在解决问题时的表现.如果您知道除下面列出的分类算法以外的任何分类算法,请在此处列出.

GradientBoostingClassifier()
DecisionTreeClassifier()
RandomForestClassifier()
LinearDiscriminantAnalysis()
LogisticRegression()
KNeighborsClassifier()
GaussianNB()
ExtraTreesClassifier()
BaggingClassifier()

非常感谢您的帮助.

我有一个由小时和分钟组成的 4 位字符串格式的时间。例如，1608 需要转换为 => 16:08

数据采用熊猫数据框的形式，我尝试过：

     A    st_time
1    23   1608
2    12   1635
3    18   1654
4    38   1705

我尝试使用：

df.st_time.to_datetime().strftime('%h-%m') 

但是，它会引发错误。

AttributeError: 'Series' object has no attribute 'to_datetime'

我想在pandas数据帧上使用groupby,但我希望得到一些列的平均值和其他列的总和.假设我们有以下数据帧:

ID   A    B    C
1    1    1    0
1    2    3    1
1    3    6    1
4    3    2    1
4    4    1    0
6    5    1    0
6    6    6    1
6    7    2    0

我想分组ID并获得列"A"的平均值和其他列的总和(实际上我有超过40列).

我希望结果看起来像这样:

ID   A    B    C
1    2    10   2
4    3.5  3    1
6    6    9    1

提前致谢.

我有一个如下所示的数据框。它包含 ID 列、月份以及客户是否购买了特定产品。

ID      Date     Buy_Or_Not
1       2016-01       1
1       2016-02       1
1       2016-03       0
1       2016-04       1
1       2016-05       0
2       2016-01       1
2       2016-02       1
2       2016-03       1
2       2016-04       1
2       2016-05       0

我想把它改造成这个样子。

ID      2016-01 2016-02 2016-03 2016-04 2016-05
1       1       1       0       1       0
2       1       1       1       1       0

完成这项工作的任何建议。