我是使用Elasticsearch的新手，在通过Python脚本运行Elasticsearch查询时，我无法将所有结果返回。我的目标是查询索引（下面的“ my_index”），获取结果，并将其放入通过Django应用程序并最终生成Word文档的pandas DataFrame中。
我的代码是：
es = Elasticsearch()
logs_index = "my_index"
logs = es.search(index=logs_index,body=my_query)
它告诉我我有72次点击，但是当我这样做时：
df = logs['hits']['hits']
len(df)
它说长度只有10。我看到有人对此问题有类似的问题，但是他们的解决方案对我不起作用。
from elasticsearch import Elasticsearch
from elasticsearch_dsl import Search
es = Elasticsearch()
logs_index = "my_index"
search = Search(using=es)
total = search.count()
search = search[0:total]
logs = es.search(index=logs_index,body=my_query)
len(logs['hits']['hits'])
len函数仍然说我只有10个结果。我做错了什么，还是可以采取其他措施来恢复全部72个结果？
ETA：我知道我可以在查询中添加“ size”：10000，以防止截断到仅10，但是由于用户将要输入搜索查询，因此我需要找到另一种方式搜索查询。
这可能是一个愚蠢的问题，但我找不到将目标标签与fetch_20newsgroups目标名称相匹配的方法。它是否像alt.atheism==一样明显1，这就是为什么我在任何地方都找不到它，或者是否有一种我只是找不到的匹配方法？
>>> from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
>>> newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
>>> from pprint import pprint
>>> pprint(list(newsgroups_train.target_names))
['alt.atheism',
'comp.graphics',
'comp.os.ms-windows.misc',
'comp.sys.ibm.pc.hardware',
'comp.sys.mac.hardware',
'comp.windows.x',
'misc.forsale',
'rec.autos',
'rec.motorcycles',
'rec.sport.baseball',
'rec.sport.hockey',
'sci.crypt',
'sci.electronics',
'sci.med',
'sci.space',
'soc.religion.christian',
'talk.politics.guns',
'talk.politics.mideast',
'talk.politics.misc',
'talk.religion.misc']
>>> newsgroups_train.target[:10]
array([12, 6, 9, 8, 6, 7, 9, 2, 13, 19])
我正在做一项作业，我需要使用 sklearn 库进行 KNN 回归——但是，如果我丢失了数据（假设它是随机丢失的），我不应该归咎于它。相反，我必须将其保留为 null 并以某种方式在我的代码帐户中忽略其中一个值为 null 的比较。
例如，如果我的观察是 (1, 2, 3, 4, null, 6) 和 (1, null, 3, 4, 5, 6) 那么我将忽略第二个和第五个观察。
这可能与 sklearn 库有关吗？
ETA：我只会删除空值，但我不知道他们将要测试的数据是什么样的，最终可能会下降 0% 到 99% 的数据。
我有以下数据框：
bin_class = [0,1,1,1,0,0,0,0,1,1,0,0,0,0,0,0,0,1]
teams = ['A','B','B','A','A','B','B','A','A','B','B','A','A','B','B','A','B','B']
d = {'Team':teams,'Classification':bin_class}
df = pd.DataFrame(d)
Team Classification
0 A 0
1 B 1
2 B 1
3 A 1
4 A 0
5 B 0
6 B 0
7 A 0
8 A 1
9 B 1
10 B 0
11 A 0
12 A 0
13 B 0
14 B 0
15 A 0
16 B 0
17 B 1
我需要找出每个团队每个bin_class的百分比。即，在团队A的所有行中，0％和1％是多少？我尝试了几种失败了并且过于复杂的方法，有没有简单的方法可以做到这一点？
我有下面的数据框，从那里我根据线性回归模型的系数贝塔计算了矩阵 b 。如何在 R 或 中创建方差-协方差矩阵s^2_b？
y <- c(42, 33, 75, 28, 91, 55)
int <- c(1, 1, 1, 1, 1, 1)
x1 <- c(7, 4, 16, 3, 21, 8)
x2 <- c(33, 41, 7, 49, 5, 31)
df <- data.frame(y, x1, x2)
mod1 <- lm(y ~ x1 + x2, data = df)
# b
iint <- summary(mod1)$coefficients[[1]]
xx1 <- summary(mod1)$coefficients[[2]]
xx2 <- summary(mod1)$coefficients[[3]]
b <- matrix(c(iint, xx1, xx2), nrow=3)
# matrices of x and y
Y <- …