给定一个Graphlab.SFrame具有以下列名称的对象：

可以轻松地删除特定列中具有“不适用”（NA）/无值的行，例如删除“分数”列的具有 NA 值的行，我可以这样做：

或者用某个值（比如说-1）替换 None 值，我可以这样做：

从https://dato.com/products/create/docs/generated/graphlab.SFrame.html检查 SFrame 文档后，没有内置函数来查找包含 None 对于某一列的行，一些喜欢sf.findna('Score')。或者我可能错过了它。

如果有这样的功能，它叫什么？

如果没有，我应该如何提取该行中有指定列的行具有 NA 值？

考虑以下代码

我在这段代码中试图将我在Sales Sframe（类似于 Pandas DataFrame）中的数据随机分成大约 4 个相等的部分。

什么是 Pythonic/Efficient 方法来实现这一目标？

我有一个SFrame看起来像这样的sf.print_rows(10)：

但是当我尝试将其保存到 csv 中时sf.save('trainers.csv', format='csv')，它会引发错误：

我打印 n 号。sf.print_rows(10)一次一行的行，例如sf.print_rows(100)和 at sf.print_rows(129)，它会引发错误：

所以我做了一个sf.fillna(c, 0)：

它引发了另一个错误：

如何找到在 Graphlab SFrame 中保存时引发错误的特定行？

我该如何修复这一行？我可以用 替换行中有问题的列fillna()吗？我真的不能把这些行扔掉，dropna()因为我需要跟踪有问题的行。

但即使有dropna()，我最终还是：

如何找到这些给我错误或 ZeroDivisionErrors 的行？以及如何更正它们或用零填充这些列？

奇怪的是，当我尝试通过以下方式遍历 SFrame 时，我无法遍历 SFrame：

它抛出这个错误：

它变得更奇怪了，我无法检索特定的行，sf[num]但我可以做一个子 SFrame，然后检索该特定的num行。所以这：

休息和投掷：

但是当我尝试提取一个子集然后打印时，它可以工作。下面的代码检索之前使用上面的代码抛出错误的第 25 个元素：

前面的代码sf[25]抛出 a 有什么原因NoneType吗？ sf[0]可以sf[24]工作，但 25 岁以上的任何东西都没有。

显然，以这种方式迭代 SFrame 并将其转储为 str sorta 工作：

这很奇怪。为什么以块进行迭代并转储到字符串有效？

给定一个这样的 SFrame：

如何将 SFrame 转换为字典，使得X1列是键X2并X7作为np.array()？

我尝试逐行遍历原始 SFrame 并执行以下操作：

还有另一种方法可以做到这一点吗？

已编辑

在尝试了@papayawarrior 解决方案之后，如果我可以将整个数据帧加载到内存中，它就可以工作，但是有一些古怪的东西让它变得很奇怪。

假设我对 SFrame 的原始输入如上所示（有 501 列）但在.csv文件中，我有代码将它们读入所需的字典：

但奇怪的是它给出了这个错误：

因此，当我在转换为字典之前检查列名时，我发现我的列名不是 'X1' 和 'X2' 而是list(df)prints ['X501', 'X3']。

我的转换方式有问题graphlab.SFrame -> pandas.DataFrame -> dict吗？

我知道我可以通过这样做来解决问题，但问题仍然存在，“列名如何变得如此奇怪？”：

我有一个像这样的框架：

我想在不调用 graphlab create 的情况下转换为 scipy.sparse csr_matrix，而只使用 sframe 和 Python。

怎么做？

我正在处理 34gb 的大文本文件。我已经使用 graphlab create 成功解析了文件。数据集中有一列关于日期。日期以 unix 时间戳显示。如何将输入文件（转换为 SFrame）中的 UNIX 时间戳转换为人类可读的格式？

我首先直接从其可执行文件安装了 Dato ，然后通过（此处的说明GraphLab Create）手动运行以进行故障排除。python 27pip

代码：

输出：

现在，尝试将 .csv 文件加载为 Sframe：

抱怨：

任何想法如何确定问题？非常感谢。

注意：卸载已经存在的python 34版本

我想为 SFrame 中的单个元素（即单行和单列）分配一个值。我正在使用 Python Notebook 并导入 graphlab。

我创建了一个尺寸为 16364 行 x 37 列的 SFrame。“测试”列包含零。

我使用以下语法来设置值：sf[1]['test'] = 3;

如果我然后输入： sf[1]['test']

然后我看到正确的值，即“3”

但如果我输入：sf

然后我只看到'test'列的所有行的值为零

sf.head() 或 sf['test'] 或 sf['test'].head() 也相同

我不明白为什么一种语法会显示“3”的值，而另一种则不会。sf[1]['test'] 中的值是 3 还是 0 ？

我正在 Coursera 上学习机器学习课程。在课程中，强调我们使用来自Dato的 GraphLab 。在其中一个练习中，讲师使用 graphlab.random_split() 来拆分 SFrame，如下所示：

我已经完成了第一周的课程，测验要求我们使用 GraphLab 和 SFrame 解决问题。我尝试安装 GraphLab，但是它需要 64 位 PC，而我的 PC 是 32 位。如果我们愿意，教练已经让我们选择使用 Pandas，所以我开始使用 Pandas。

我的问题是这个，教练使用sales.random_split(.8,seed=0)，这会给他train_data, test_data。他将使用它们进行进一步分析，并为此得出答案。

现在，如果我不使用会以完全相同的方式拆分数据的 pandas 函数，我的答案将永远不会匹配他的答案，我也永远无法通过这个测验。我有兴趣使用的熊猫功能是：

我的问题是：将pandas.DataFrame.sample(frac=0.8, random_state=0)产生与sales.random_split(.8,seed=0).

我已经写信给导师，我正在等待他的回复，同时如果有人可以帮助我，请帮忙。谢谢你。

我正在使用 graphlab-create 来构建一个逻辑分类器。我的数据在 sframe 中（我已经使用 .dtype 进行了检查）这是针对使用亚马逊评论 zip 文件进行机器学习的 Coursera 课程：

但是，当我运行此代码时：

有什么我想念的吗？