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我有一个数据帧，它看起来像： Values Class1 -0.461340 23 1.787317026 2.612488 028 4.334718 09 0.785227
浏览 10提问于2021-01-25得票数 0
这就是我的问题，我有一个这样的数据框架：S3 0 5 9S1 6 11 12S4 4 8 8df.mean()df.mean().mean()df.get_values().mean()
df.get_va
浏览 0提问于2014-08-05得票数 46
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我有两个Pandas数据帧，比如df1和df2 (shape (10，15))，我想把它们转换成Numpy数组，然后构造一个包含它们的Numpy数组(shape (2，10，15))。我目前正在做如下操作：data2 = df2.to_numpy()现在，我正在尝试对许多数据帧对执行此操作，当我为其中一些
浏览 3提问于2019-11-13得票数 0
然后，我的想法是训练RNN，根据实际价格数据和一系列技术指标预测给定日期的价格走势。 原始数据如下所示。 ? 我希望模型输出的内容如下所示。 ? 然后，我尝试创建两个TimeseriesGenerator对象，其中缩放后的原始数据作为数据传入，上面显示的理想输出作为目标传入。250))
model.compile(optimizer='adam',loss=&#
浏览 26提问于2020-07-07得票数 0
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我试着用下面的代码将我的数据帧中低于5.5的值替换为‘不足’，将高于5.5的值替换为‘足够’：这会给出以下错误：TypeError: '>
浏览 0提问于2020-04-11得票数 0
我有一个多类分类机器学习应用程序，我想使用tensorflow计算它的f1分数。预测值和实际值分别存储在pandas数据帧y_pred和y_act中。两者都填充了1和0。TypeError: Cannot convert 1e-12 to EagerTensor of dtype int32 从pandas到tensorflow的类型转换一定有什么问题，它抛出了错误。我尝试将数值数组转换为张量，如下所示：pred_t
浏览 254提问于2021-10-13得票数 1
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3d列表代码 b=np.array(l) print(pd.DataFrame(b))
可以将该列表转换为数据帧但是当我将这个列表<
浏览 3提问于2018-08-31得票数 2
我是Keras的新手，我正在尝试对数据集进行二进制MLP，并且不断地在不知道原因的情况下获得超出界限的索引。optimizer='rmsprop')错误
浏览 1提问于2016-03-13得票数 11
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我想把我的results1 numpy数组转换成一个数据帧。我想将上面的代码转换为pyspark RDD，其中包含标记为"limit“(元组中的第一个值)和"probability”(元组中的第二个值)的列。Convert list to RDDdf = sc.createD
浏览 45提问于2020-10-28得票数 0
问题:如何替换数据帧中的所有特定int64值，但避免错误地替换不相等的int32值。import numpy
dtype = [('a','int3
浏览 1提问于2016-12-02得票数 2
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标准化PC的KMeans聚类图
、、、、
我有一个新的数据集，其中包含数据集的第一个标准化PC值(PC1到PC5)。现在，我想使用这个新数据集创建一个包含3个聚类的kmeans图。数据集的名称为principalDf，如下所示： PC1 PC2 PC3 PC4 PC5
浏览 35提问于2019-03-06得票数 0
3回答
我有一个numpy矩阵：我需要从arr创建一个PySpark数据帧。我不能手动输入值，因为arr的长度/值将动态变化，因此我需要将arr转换为数据帧。但是，我得到了以下<e
浏览 47提问于2018-01-11得票数 5
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我试一下这个： pd.DataFrame(numpy.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 'a', 'b']]), columns=['a', 'b', 'c']).dtypesa objectc object
dtype: object 但是在下一种情况下，当所有列都只包含整数值时，我得到了正确的列类型 pd.DataFrame(numpy.array, columns=[
浏览 21提问于2021-01-17得票数 1
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16 of机出内存错误。我怀疑转换是否真的到位。import numpy as npx.astype(np.float64, copy=False)如何进行就地内存转换？我想转换数据类型并保留值。例如，1.0f变为整数1。
浏览 3提问于2017-07-19得票数 0
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s1 = pd.Series([5, 6, 7])0 5 6 7
1 8 9 1 我需要: 5,6,7,8,9,1 有没有一个函数可以直接做到这一点？
浏览 27提问于2021-07-22得票数 0
我是Python的新手，我不明白为什么会发生这个错误。下面是我写的代码： var_1 = pd.DataFrame({'Vcond':[], 'Rsquared':[]})
varj = Cmean.loc[j][j] covzj = Cmean.loc['Zi'][j]
B = np.linalg.inv(varj.t
浏览 385提问于2020-04-26得票数 0
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嗨，我见过一些机器学习实现的例子，它们使用带有数据帧的as_matrix作为机器学习算法的输入。我想知道是否可以使用元组，它是.as_matrix的输出，作为机器学习算法的输入，如下所示。
浏览 2提问于2017-05-15得票数 0
2回答
将数据帧转换为列表的有效方法是什么？在这样做的时候，我想要丢弃NaN值，这会导致列表大小不相等。我可以使用以下命令轻松地将数据帧转换为列表列表：然而，它有很多NaN值，对于数据帧来说是可以的，但我不希望它们出现在列表中。所以我试着把numpy也包括进来：
te
浏览 0提问于2019-06-25得票数 0
我需要在PySpark数据帧中追加一个NumPy数组。| 4.0| 0.0| 117310.9790| True|
+----+------+-------------+-------+ 首先，我计算了一个近似117310.979016494值的数组，如下面的[True, False, True] 接下来，我尝试附加一个Numpy数组，该数组以前是用同一个PySpark.Dataframe的数据计算得出的。train4 =
浏览 7提问于2020-12-08得票数 0
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我有一个数据帧，其中包含完成一圈所需的时间，我正在尝试将其划分为每个车手的单独数据帧。13:14:50 1:28.322 1:24.561 1:23.973 1:23.733 1:24.752当我将其转换为数字时，它会给出以下值
浏览 5提问于2020-12-29得票数 0
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