«pandas» 태그된 질문

매우 큰 데이터베이스 (여기서는 Vertica에서 SQL 및로 ) 에서 가져온 데이터 에서 기계 학습 모델 (내 경우에는 Python pandas및 sklearn패키지 사용) 을 작성하는 워크 플로우를 작성 중이며 pyodbc해당 프로세스의 중요한 단계는 누락 누락을 포함합니다. 예측 변수의 값. 이것은 단일 분석 또는 통계 플랫폼 (Python, R, Stata 등) 내에서 간단하지만 다중 …

16 machine-learning  python  pandas  scikit-learn 

scikit learn에서 xgboost를 실행하려고합니다. 그리고 팬더 만 사용하여 데이터를 데이터 프레임에로드합니다. xgboost와 함께 pandas df를 어떻게 사용해야합니까? xgboost algo를 실행하는 데 필요한 DMatrix 루틴이 혼동됩니다.

14 scikit-learn  pandas  xgboost 

1970-1-1 년 이후로 전달 된 밀리 초 수의 열을 포함하는 데이터 프레임이 있습니다. 이 int 열을 타임 스탬프 데이터로 변환해야하므로 1970-1-1의 날짜 / 시간 값으로 구성된 시리즈에 타임 스탬프 열 시리즈를 추가하여 궁극적으로 날짜 / 시간 데이터 열로 변환 할 수 있습니다. 일련의 문자열 을 날짜 시간 데이터 (pandas.to_datetime) 로 …

13 python  time-series  data-cleaning  pandas 

데이터 과학에서 많은 사람들이 팬더 데이터 프레임을 데이터 저장소로 사용하는 것 같습니다 . 팬더의 특징은 다른 많은 프로그래밍 분야에 데이터를 저장하는 데 사용되는 MySQL 과 같은 일반적인 관계형 데이터베이스 와 비교하여 우수한 데이터 저장소로 만드는 것 입니까? 팬더는 데이터 탐색에 유용한 기능을 제공하지만 SQL을 사용할 수 없으며 쿼리 최적화 또는 …

13 pandas  databases 

scikit-learn을 사용하여 의사 결정 트리에서 사용할 예정인 수많은 범주 열이있는 팬더 데이터 프레임이 있습니다. 그것들을 숫자 값으로 변환해야합니다 (핫 벡터가 아닌). scikit-learn의 LabelEncoder로 할 수 있습니다. 문제는 너무 많아서 수동으로 변환하고 싶지 않다는 것입니다. 이 프로세스를 자동화하는 쉬운 방법은 무엇입니까?

12 scikit-learn  pandas  categorical-data  labels 

사용해야하는 최소, 최대 및 "합리적인"양의 LSTM 셀과 관련된 경험 법칙 (또는 실제 규칙)이 있습니까? 특히 TensorFlow 및 속성의 BasicLSTMCell 과 관련이 num_units있습니다. 분류 문제가 다음과 같이 정의되었다고 가정하십시오. t - number of time steps n - length of input vector in each time step m - length of output vector …

12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 

두 개의 데이터 프레임 df1과 df2가 있으며 단일 데이터 프레임으로 병합하고 싶습니다. 마치 df1과 df2가 하나의 데이터 프레임을 가운데로 수직으로 분할하여 만든 것처럼 마치 목록이 포함 된 용지를 반으로 찢어 열의 절반이 한 용지에 가고 열의 절반이 다른 용지에 간다. 다시 함께 병합하고 싶습니다. 어떻게합니까?

12 pandas 

응용 프로그램을 프로토 타이핑하고 있으며 생성 된 일부 문장의 난이도를 계산하려면 언어 모델이 필요합니다. 파이썬에서 쉽게 사용할 수있는 훈련 된 언어 모델이 있습니까? 간단한 것 model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < p2 일부 프레임 워크를 …

11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 

폐쇄되었습니다 . 이 질문은 더 집중되어야 합니다. 현재 답변을받지 않습니다. 이 질문을 개선하고 싶습니까? 이 게시물 을 편집 하여 한 가지 문제에만 집중할 수 있도록 질문을 업데이트하십시오 . 휴일 오년 전에 . 대부분의 언어에는 몇 가지 과학 컴퓨팅 라이브러리가 있습니다. 파이썬은 Scipy Rust 있다 SciRust C++이 등 여러 가지 ViennaCL와Armadillo …

10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 

나는 팬더 데이터 프레임 (X11)을 다음과 같이 가지고있다 : 실제로 99 개의 열을 dx99까지 가지고있다. dx1 dx2 dx3 dx4 0 25041 40391 5856 0 1 25041 40391 25081 5856 2 25041 40391 42822 0 3 25061 40391 0 0 4 25041 40391 0 5856 5 40391 25002 5856 3569 25041,40391,5856 …

10 python  data-cleaning  pandas  anaconda 

다음과 같은 데이터 세트가 있습니다. 샘플 데이터 프레임 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'names': ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L'], 'col1': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'col2': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}) 나는 일부 교체하고 싶습니다 0의의 col1와 col2와 …

10 python  pandas  dataframe 

파이썬으로 분석하는 초보자이므로 조심하십시오. 소매점에 대한 거래 데이터의 데이터 집합이 있습니다. 설명과 함께 변수는 다음과 같습니다. 섹션 : 상점의 섹션, str; prod_name : 제품 이름, str; 영수증 : 송장 번호, int; 출납원, 출납원 수, 정수; 비용 : 품목의 비용, 플로트; 날짜는 MM / DD / YY 형식으로 str입니다. HH : …

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10 년 동안 농장의 온도, 강수량 및 콩 수확량에 대한 데이터가 포함 된 데이터 세트가 있습니다 (2005-2014). 이 데이터를 바탕으로 2015 년의 수익률을 예측하고 싶습니다. 작물 수확은 작물 재배시기가 끝날 때 발생하기 때문에 데이터 세트에는 온도 및 강수량에 대한 일일 값이 있지만 수확량에 대해 연간 1 개의 값만 있습니다. 지난 …

10 python  scikit-learn  pandas 

특정 열에 대해 여러 값을 가진 다음 데이터 프레임이 있다고 가정하십시오. categories 0 - ["A", "B"] 1 - ["B", "C", "D"] 2 - ["B", "D"] 어떻게 이런 테이블을 얻을 수 있습니까? "A" "B" "C" "D" 0 - 1 1 0 0 1 - 0 1 1 1 2 - 0 …

9 python  pandas