我创建了一个分类变量，我想为其他变量的特定值创建一个新类别
我有一个数据框，其中的变量的Score值范围为 0-100。我做了十分之一，但我想为特定值创建一个新类别
df['Score_pr']=pd.qcut(df['Score'] ,10,duplicates='drop')
df.loc[X_n['Score']==1,'Score_pr']='0'
0我期望所有案例都有一个新类别，Score=1
但我收到了以下消息：
无法在具有新类别的类别上设置项目，请先设置类别
我不确定如何提出我的问题，所以如果问题标题对您来说不正确，请耐心等待。
function uselessFunction(value: number): string | number {
if (value > 5) {
return "false"
}
return 2
}
const uselessVar1 = uselessFunction(1);
// type is `string | number`
// expected would be `number`
const uselessVar2 = uselessFunction(10);
// type is `string | number`
// expected would be `string`.
我了解typeguard概念以及如何使用它，但这不是我的用例。
function isString(value: string | number): value is string {
if (typeof value === "string") {
return true
}
return false
}
if (isString(uselessVar1) {
// uselessVar1 type is …我在绘制一些回归线时遇到了一些问题。我的问题可能是我没有正确理解这些函数所做的数学运算，所以我在这里要求确定。
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as np
def estimate_coef(x, y):
# number of observations/points
n = np.size(x)
# mean of x and y vector
m_x, m_y = np.mean(x), np.mean(y)
# calculating cross-deviation and deviation about x
SS_xy = np.sum(y*x - n*m_y*m_x)
SS_xx = np.sum(x*x - n*m_x*m_x)
# calculating regression coefficients
b_1 = SS_xy / SS_xx
b_0 = m_y - b_1 * m_x
return (b_0, b_1)
def plot_regression_line(xs, ys):
# dev stands for deviation
dev = estimate_coef(xs, …我想知道我是否可以使用一个列表理解分配多个列表.我在某种程度上无法理解语法.
所以,而不是......
xs = [item.km for item in data]
ys = [item.price for item in data]
我想做...
xs, ys = [km, price for km, price in data]
# or...
xs, ys = [item.km, item.price for item in data]
但这会引发一个语法错误,我似乎无法找到错误.
即使看起来很明显,数据如下......
for elem in data:
print elem
# outputs (this is a namedtuple) :
# mileage(km=22899.0, price=7990.0)
# mileage(km=48235.0, price=6900.0)
# mileage(km=54000.0, price=7990.0)
# mileage(km=60949.0, price=7490.0)
...