Pandas:基于多个条件生成句子，并在单独的列中显示它们 - 腾讯云开发者社区

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使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

在 Python 中，可以使用 pandas 和 numpy 等库对类似索引元素上的记录进行分组，这些库提供了多个函数来执行分组。基于相似索引元素的记录分组用于数据分析和操作。...语法 grouped = df.groupby(key) 在这里，Pandas GroupBy 方法用于基于一个或多个键对数据帧中的数据进行分组。“key”参数表示数据分组所依据的一个或多个列。...生成的数据帧显示每个学生的平均分数。...我们遍历了分数列表，并将主题分数对附加到默认句子中相应学生的密钥中。生成的字典显示分组记录，其中每个学生都有一个科目分数对的列表。...groupby（）函数根据日期对事件进行分组，我们迭代这些组以提取事件名称并将它们附加到 defaultdict 中相应日期的键中。生成的字典显示分组记录，其中每个日期都有一个事件列表。

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Pandas之实用手册

如果你打算学习 Python 中的数据分析、机器学习或数据科学工具，大概率绕不开Pandas库。Pandas 是一个用于 Python 数据操作和分析的开源库。...一、一分钟入门Pandas1.1 加载数据最简单方法之一是，加载csv文件（格式类似Excel表文件），然后以多种方式对它们进行切片和切块：Pandas加载电子表格并在 Python 中以编程方式操作它...例如，按流派对数据集进行分组，看看每种流派有多少听众和剧目：Pandas 将两个“爵士乐”行组合为一行，由于使用了sum()聚合，因此它将两位爵士乐艺术家的听众和演奏加在一起，并在合并的爵士乐列中显示总和...1.6 从现有列创建新列通常在数据分析过程中，发现需要从现有列中创建新列。Pandas轻松做到。...二实战本篇起始导入pandas库，后续的pd值的是pandas库import pandas as py生成DataFrame"""making a dataframe"""df = pd.DataFrame

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面向大模型的生成-利用式越狱攻击

贪婪解码，简单地选择在IPθ(xi|x1:i−1)下最可能的标记，是当温度τ=0时采样的一个特例。基于采样的解码的变体包括top-p采样和top-k采样，它们将采样限制在最可能的标记中。...保存生成结果使用pandas创建数据框results，包含两列：prompt：去除多余空格后的输入句子。output：对应的生成结果。...处理每条句子：通过tqdm(lines)循环遍历一系列句子（lines），并使用进度条显示处理进度。根据args.model中是否包含falcon或mpt字符串判断采用哪种方式生成文本。...否则，先获取句子的嵌入表示(ground_truth_embeds)，然后基于这些嵌入进行生成。使用tqdm(lines)遍历一系列句子，并显示进度条。...否则，先获取句子的嵌入表示(ground_truth_embeds)，然后基于这些嵌入进行生成。使用tqdm(lines)遍历一系列句子，并显示进度条。

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最全面的Pandas的教程！没有之一!

此外，你还可以制定多行和/或多列，如上所示。条件筛选用中括号 [] 的方式，除了直接指定选中某些列外，还能接收一个条件语句，然后筛选出符合条件的行/列。...image 数据描述 Pandas 的 .describe() 方法将对 DataFrame 里的数据进行分析，并一次性生成多个描述性的统计指标，方便用户对数据有一个直观上的认识。...归并（Merge）使用 pd.merge() 函数，能将多个 DataFrame 归并在一起，它的合并方式类似合并 SQL 数据表的方式。...同时，我们可以传入多个 on 参数，这样就能按多个键值进行归并： ? image 连接（Join）如果你要把两个表连在一起，然而它们之间没有太多共同的列，那么你可以试试 .join() 方法。...由于一个页面上含有多个不同的表格，我们需要通过下标 [0, ..., len(tables) - 1] 访问数组中的不同元素。下面的这个例子，我们显示的是页面中的第 2 个表格： ? 结语恭喜！

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Python面试十问2

3 二、如何使用Series 字典对象生成 DataFrame # 导入pandas库 import pandas as pd # 创建一个字典对象 data = {'Name': ['Tom', '...五、pandas中的索引操作 pandas⽀持四种类型的多轴索引，它们是: Dataframe.[ ] 此函数称为索引运算符 Dataframe.loc[ ] : 此函数⽤于标签 Dataframe.iloc...[ ] : 此函数⽤于基于位置或整数的 Dataframe.ix[] : 此函数⽤于基于标签和整数的 panda set_index()是⼀种将列表、序列或dataframe设置为dataframe...九、分组（Grouping）聚合 “group by” 指的是涵盖下列⼀项或多项步骤的处理流程：分割：按条件把数据分割成多组；应⽤：为每组单独应⽤函数；组合：将处理结果组合成⼀个数据结构。...如果想要对每个分组应用多个函数，可以使用agg()方法，并传入一个包含多个函数名的列表，例如group_1.agg(['sum', 'mean'])。

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如何用 Python 执行常见的 Excel 和 SQL 任务

在这个例子中，我们将获取许多国家人均 GDP（一个技术术语，意思是一个国家的人均收入）的维基百科表格，并在 Python 中使用 Pandas 库对数据进行排序。首先，导入我们需要的库。...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...在多个过滤条件之前，你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 中的基本操作符。为了这个练习的目的，你只需要知道「&」代表 AND，而「|」代表 Python 中的 OR。...然而，通过更深入地了解所有基础运算符，你可以用各种条件轻松地处理的数据。让我们继续工作，并在过滤选择以「S」开头且有大于 50,000 人均 GDP 的国家。 ? ?...有了这个强大的直方图方法 (hist())，我们现在可以生成一个直方图，显示出大部分人均 GDP 在 5 万到 7 万美元之间！

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用Python执行SQL、Excel常见任务？10个方法全搞定！

在这个例子中，我们将获取许多国家人均 GDP（一个技术术语，意思是一个国家的人均收入）的维基百科表格，并在 Python 中使用 Pandas 库对数据进行排序。首先，导入我们需要的库。 ?...如果要查看特定数量的行，还可以在 head() 方法中插入行数。 ? ? 我们得到的输出是人均 GDP 数据集的前五行（head 方法的默认值），我们可以看到它们整齐地排列成三列以及索引列。...在多个过滤条件之前，你想要了解它的工作原理。你还需要了解 Python 中的基本操作符。为了这个练习的目的，你只需要知道「&」代表 AND，而「|」代表 Python 中的 OR。...然而，通过更深入地了解所有基础运算符，你可以用各种条件轻松地处理的数据。让我们继续工作，并在过滤选择以「S」开头且有大于 50,000 人均 GDP 的国家。 ? ?...有了这个强大的直方图方法 (hist())，我们现在可以生成一个直方图，显示出大部分人均 GDP 在 5 万到 7 万美元之间！

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30 个 Python 函数，加速你的数据分析处理速度！

我们可以用字符串来描述它们。 df2 = df.query('80000 < Balance < 100000') # 让我们通过绘制平衡列的直方图来确认结果。...df2['Balance'].plot(kind='hist', figsize=(8,5)) 11.用 isin 描述条件条件可能有多个值。....where 函数它用于根据条件替换行或列中的值。...我发现使用 Pandas 创建基本绘图更容易，而不是使用其他数据可视化库。让我们创建平衡列的直方图。 ? 26.减少浮点数小数点 pandas 可能会为浮点数显示过多的小数点。...pd.set_option("display.precision", 2) 可能要更改的一些其他选项包括： max_colwidth：列中显示的最大字符数 max_columns：要显示的最大列数 max_rows

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Pandas 秘籍：1~5

准备此秘籍将数据帧的索引，列和数据提取到单独的变量中，然后说明如何从同一对象继承列和索引。...通过名称选择列是 Pandas 数据帧的索引运算符的默认行为。步骤 3 根据类型（离散或连续）以及它们的数据相似程度，将所有列名称整齐地组织到单独的列表中。...这些布尔值通常存储在序列或 NumPy ndarray中，通常是通过将布尔条件应用于数据帧中的一个或多个列来创建的。...基础”的“将序列方法链接到一起”秘籍参阅第 1 章，“Pandas 基础”中的“使用运算符”秘籍构造多个布尔条件在 Python 中，布尔表达式使用内置的逻辑运算符and，or和not。...更多布尔选择比索引选择具有更大的灵活性，因为可以对任意数量的列进行条件调整。在此秘籍中，我们使用单列作为索引。可以将多个列连接在一起以形成索引。

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数据合并与数据关联：数据处理中的核心操作

数据合并（Data Merging）数据合并是指将多个数据集整合为一个数据集的过程。通常，数据合并基于某些共同的列或键（Key）进行，这些列或键在两个或多个数据集中都存在。...纵向合并（Concatenation）纵向合并是指将多个数据集按行或列拼接在一起。这种合并方式通常用于数据结构相同但数据内容不同的情况。例如，将多个月份的数据表按行拼接成一个年度数据表。...6]})# 按行拼接result = pd.concat([df1, df2], ignore_index=True)print(result)横向合并（Joining/Merging）横向合并是指基于某些共同的列或键将两个数据集合并在一起...换言之，只显示两个表中都有对应记录的行。左连接（Left Join）：保留左表的所有行，即使右表中没有匹配的行。对于左表中没有对应匹配的行，右表的部分将会填充为NULL（通常用NaN表示）。...数据合并与数据关联的区别尽管数据合并和数据关联都是数据处理中的重要操作，但它们的目的和应用场景有所不同：目的：数据合并的主要目的是整合多个数据集，形成一个统一的数据结构。

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10个快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...在多个条件过滤一个或多个条件下过滤，query（）的语法都保持不变但是需要指定两个或多个条件进行过滤的方式 and：回在满足两个条件的所有记录 or：返回满足任意条件的所有记录示例2 查询数量为95...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算。...== 'Delivered'") 查询表达式包含了日期时间和文本列条件，它返回了符合查询表达式的所有记录替换上面的查询中都会生成一个新的df。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

PANDAS中的DATAFRAME（.loc和.iloc）属性用于根据行和列标签和索引提取数据集的子集。因此，它并不具备查询的灵活性。...而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...Pandas的query()函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套。...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。除此以外， Pandas中的query()方法还可以在查询表达式中使用数学计算。...= = 'Delivered'") output 查询表达式包含了日期时间和文本列条件，它返回了符合查询表达式的所有记录替换上面的查询中都会生成一个新的df。

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20个能够有效提高 Pandas数据分析效率的常用函数，附带解释和例子

我们有三个不同的城市，在不同的日子进行测量。我们决定将这些日子表示为列中的行。还将有一列显示测量值。...我们也可以使用melt函数的var_name和value_name参数来指定新的列名。 11. Explode 假设数据集在一个观测（行）中包含一个要素的多个条目，但您希望在单独的行中分析它们。...我们要创建一个新列，该列显示“person”列中每个人的得分： df['Person_point'] = df.lookup(df.index, df['Person']) df ? 14....Merge Merge()根据共同列中的值组合dataframe。考虑以下两个数据: ? 我们可以基于列中的共同值合并它们。设置合并条件的参数是“on”参数。 ?...df1和df2是基于column_a列中的共同值进行合并的，merge函数的how参数允许以不同的方式组合dataframe,如：“inner”、“outer”、“left”、“right”等。

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整理了10个经典的Pandas数据查询案例

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10快速入门Query函数使用的Pandas的查询示例

而括号符号[]可以灵活地基于条件过滤数据帧，但是如果条件很多的话编写代码是繁琐且容易出错的。...pandas query（）函数可以灵活地根据一个或多个条件提取子集，这些条件被写成表达式并且不需要考虑括号的嵌套在后端pandas使用eval()函数对该表达式进行解析和求值，并返回表达式被求值为TRUE...与数值的类似可以在同一列或不同列上使用多个条件，并且可以是数值和非数值列上条件的组合。...除此以外， Pandas Query（）还可以在查询表达式中使用数学计算查询中的简单数学计算数学操作可以是列中的加，减，乘，除，甚至是列中值或者平方等，如下所示：示例6 df.query("Shipping_Cost...== 'Delivered'") 查询表达式包含了日期时间和文本列条件，它返回了符合查询表达式的所有记录替换上面的查询中都会生成一个新的df。

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语言生成实战：自己训练能讲“人话”的神经网络（上）

所有文章都在一个单独的标记文件中编写。标题主要包含标题、图片标题等信息。...但是，由于我们的目标是生成句子，而不是生成整篇文章，因此我们将把每一篇文章分成一个句子列表，并将每个句子添加到“all_sentences”列表中： all_sentences= [] for file...在一个序列中有200多个单词的例子确实很少。把最大序列长度设为200怎么样？...., e.拆分X和y 现在我们有固定长度的数组，它们中的大多数在实际序列之前都是0。那我们如何把它变成一个训练集?我们需要分开X和y!记住，我们的目标是预测序列的下一个单词。...像往常一样，我们必须首先对y进行热编码，以获得一个稀疏矩阵，该矩阵在对应于该标记的列中包含1，在其他位置包含0： ?

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1000+倍！超强Python『向量化』数据处理提速攻略

这是一个非常基本的条件逻辑，我们需要为lead status创建一个新列。我们使用Pandas的优化循环函数apply()，但它对我们来说太慢了。...当条件满足且为True时，将返回第二个参数，否则返回第三个参数。看下面的例子： numpy.where()它从我们的条件中创建一个布尔数组，并在条件为真或假时返回两个参数，它对每个元素都这样做。...向量化选项将在0.1秒多一点的时间内返回列，.apply()将花费12.5秒。嵌套的np.where()解决方案工具179ms。那么嵌套的多个条件，我们可以向量化吗？可以！...为了解决这个问题，我们对Pandas中的一个series使用.shift()将前一行移到相同的级别。一旦它们被转移到相同的级别，我就可以使用np.select()执行相同的条件向量化方法了！...因此，如果你有一个4核的i7，你可以将你的数据集分成4块，将你的函数应用到每一块，然后将结果合并在一起。注意：这不是一个很好的选择！ Dask是在Pandas API中工作的一个不错的选择。

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如何避免LLM的“幻觉”(Hallucination)

这样得到的输出应该只会改变句子的结构，输出之间的差异应该只是语义上的，而不是事实上的。这个简单的想法允许引入一种新的基于样本的幻觉检测机制。如果LLM对同一提示的输出相互矛盾，它们很可能是幻觉。...它创建一个数组，其行数等于原始输出中的句子数，列数等于样本数。...保留原始回复中每个句子的BERTScore，并从每个抽取的样本中选择最相似的句子。其逻辑是，如果一条信息出现在由同一提示生成的多个样本中，那么该信息很有可能是真实的。...我们将使用0.5的阈值来决定是显示生成的输出还是显示免责声明。...总结聊天机器人的幻觉检测一直是人们讨论已久的质量问题。我们只是概述的了目前的研究成果：通过生成对同一提示的多个响应并比较它们的一致性来完成。

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数据导入与预处理-课程总结-04~06章

常用的合并数据的函数包括： 3.2.3 主键合并数据merge 主键合并数据类似于关系型数据库的连接操作，主要通过指定一个或多个键将两组数据进行连接，通常以两组数据中重复的列索引为合并键。...它们的区别是： df.join() 相同行索引的数据被合并在一起，因此拼接后的行数不会增加(可能会减少)、列数增加； df.merge()通过指定的列索引进行合并，行列都有可能增加;merge也可以指定行索引进行合并...数据变换的常见处理方式包括：数据标准化处理数据离散化处理数据泛化处理 3.3.1分组与聚合分组与聚合是常见的数据变换操作分组指根据分组条件（一个或多个键）将原数据拆分为若干个组；...聚合指任何能从分组数据生成标量值的变换过程，这一过程中主要对各分组应用同一操作，并把操作后所得的结果整合到一起，生成一组新数据。...实现哑变量的方法： pandas中使用get_dummies()函数对类别数据进行哑变量处理，并在处理后返回一个哑变量矩阵。

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清理文本数据

当你从教育实践中学习数据科学时，你将看到大多数数据都是从多个来源、多个查询中获得的，这可能会导致一些不干净的数据。在某些或大多数情况下，你必须提供最终用于训练模型的数据集。...你想要删除这些单词的原因是你想要保留这些单词、短语、句子等的主题。...从这里，我们删除“title”列文本中的停用词，它们将在“ clean_title ”列中显示各自的效果。输出是我们在下面看到的。...，例如，如果你只标记形容词，并在数据中使用该文本作为模型，那么像“ beautiful ”、“ amazing ”、“ loud ”就可以用来预测电影评论的目标变量。...总而言之，以下是如何从文本数据中删除停用词： * 导入库 * 导入数据集 * 删除停用词 * 添加单独的停用词更新：由于单词的大小写是大写的，所以没有按应该的方式删除它，因此请确保在清理之前将所有文本都小写

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使用 Python 对相似索引元素上的记录进行分组

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