我试图使用以下代码将函数应用于H2O框架的特定列中的每一行,但会出现错误。df["decision"] = df["resp_cd"].apply(lambda x:1 if x in ["00", 01", "11] else 0, axis=1)在H2O中是否还有其他方式来使用用户定义的函数我希望它类似于Panda
对大约四百万个样本进行了一些数据科学研究,其中很多列都是分类的。所以,我取数据的随机子集进行部分拟合,然后重复。getClass(x) for x in dfY.values],classes=np.unique([getClass(x) for x in dfY.values]))
如何确保每次我都能得到所有可能的类,并且它们的顺序是相同