问题标签 [sklearn-pandas]

我有 7z 个文件，我想使用 Pandas 将它们转换为 csv 来预处理数据。我有python 2.7。

我试过这个：

我收到了这个错误

这附近有什么问题？

我想以原始测试数据作为参考，在 excel 中分析我的随机森林结果的预测值。

当我使用这个时，预测的结果出现在一个数组中：

如何使用 pandas 将预测结果映射回原始数据集？

问候， 加利杰

我有一个 Python 2.7 脚本，它执行以下操作：

1. 从数据库中读取数据并使用 numpy 和 pandas 操作它们
2. 使用 sklearn 进行聚类
3. 将这些数据写入数据库

我想将此脚本包含在 .net 解决方案中，但我不知道从哪里开始。

一些可能性：

1. 从解决方案中的 .net 模块调用脚本。不喜欢这样，因为我们需要在客户的服务器上部署解决方案，所以他们应该看不到脚本
2. 创建一个可执行文件，该文件接受一些输入（例如 db 地址）并以某种方式（不知道如何）在“内部”解决方案。

有什么建议吗？

我尝试为机器学习项目进行以下导入：

我收到此错误消息：

请帮助我尝试了一切，但没有任何效果。我也尝试了这些解决方案： ImportError: DLL load failed: Le module spécifié est introuvable

ImportError：DLL 加载失败：找不到指定的模块

在使用 scikit learn 或其他类似的 Python 库时，这样做有什么区别：

和

使用一种方式比另一种方式有什么优势吗？

我有一个数据框，其中有这些列名

• '团队 1',
• '团队 2',
• '城市'，
• '日期'。

我想要做的是在满足某些条件时将“城市”的值指定为“迪拜”（我使用掩码定义）。

这就是我正在做的事情：

当满足上述所有条件时，我想将“城市”（现在为空）中的值更改为“迪拜”

出现的问题：

“系列”对象是可变的，因此它们不能被散列

我怎样才能做到这一点？

我有 Dataframe df，我选择了一些数据框，我想根据名为 Sevrice 的库将它们分成 xtrain 和 xtest。这样原始的 1 和 o 进入 xtrain 和 nan 进入 xtest。

已编辑

我收到此错误logistic.predict(xtest)

给定一个两个昏暗的 numpy 数组：

和转换字典：

d = {-1:'a', 0:'b', 1:'c'}

如何将原始数组映射到字符组合列表？

我需要的是以下列表（或数组）

输出 = ['aa', 'ac', 'cc', 'cc', 'cb', 'ba', ....]

（我正在做一些机器学习分类，我的类由 -1、0,1 的组合标记，我需要将“标签”数组转换为可读的东西，如“aa”、“bc”等）。

如果sklearn 包中有一个简单的函数（binarizer，或者 one-hot-encoding），可以将原始的凹凸数组转换为一组标签，那就完美了！

我是 python 新手，并试图计算一个简单的线性回归。我的模型有一个因变量和一个自变量。我正在使用 sklearn 包中的 linear_model.LinearRegression() 。我得到了 0.16 的 R 平方值然后我使用 import statsmodels.api as sm mod = sm.OLS(Y_train,X_train) 得到了 0.61 的 R 平方值。下面是从大查询中获取数据的代码

我对此很陌生。试图了解我应该使用哪个线性回归包？

我想将一些文本矢量化为相应的整数，然后将这些文本转换为其映射的整数，并使用新的输入整数创建新句子[2,9,39,46,56,12,89,9]。

我已经看到了一些可以用于此目的的自定义功能，但我想知道 sklearn 本身是否具有此类功能。