Pytania otagowane jako pandas

pandas jest biblioteką Pythona do manipulacji i analizy danych panelowych, np. wielowymiarowych szeregów czasowych i zestawów danych przekrojowych powszechnie spotykanych w statystykach, wynikach badań eksperymentalnych, ekonometrii lub finansach.

3
Pandas Dataframe do DMatrix
Próbuję uruchomić xgboost w scikit learn. I używam tylko Pand do ładowania danych do ramki danych. Jak mam używać pand df z xgboost. Jestem zdezorientowany procedurą DMatrix wymaganą do uruchomienia xgboost algo.
1
Konwertuj kolumnę panda wartości int na typ datownika
Mam ramkę danych, która między innymi zawiera kolumnę liczby milisekund minionych od 1970-1-1. Muszę przekonwertować tę kolumnę liczb całkowitych na dane znacznika czasu, aby móc ostatecznie przekonwertować ją na kolumnę danych daty i godziny, dodając serię kolumn znaczników czasu do serii, która składa się wyłącznie z wartości daty i godziny …
5
Zalety ramki danych pand do regularnej relacyjnej bazy danych
W Data Science wielu wydaje się używać ramek danych pand jako magazynu danych. Jakie są cechy pand, które czynią go lepszym magazynem danych w porównaniu ze zwykłymi relacyjnymi bazami danych, takimi jak MySQL , które są używane do przechowywania danych w wielu innych dziedzinach programowania? Podczas gdy pandy zapewniają przydatne …
13 pandas  databases 
1
Ile komórek LSTM powinienem użyć?
Czy istnieją jakieś praktyczne zasady (lub rzeczywiste zasady) dotyczące minimalnej, maksymalnej i „rozsądnej” liczby komórek LSTM, których powinienem użyć? W szczególności odnoszę się do BasicLSTMCell z TensorFlow i num_unitswłasności. Załóżmy, że mam problem z klasyfikacją zdefiniowany przez: t - number of time steps n - length of input vector in …
12 rnn  machine-learning  r  predictive-modeling  random-forest  python  language-model  sentiment-analysis  encoding  machine-learning  deep-learning  neural-network  dataset  caffe  classification  xgboost  multiclass-classification  unbalanced-classes  time-series  descriptive-statistics  python  r  clustering  machine-learning  python  deep-learning  tensorflow  machine-learning  python  predictive-modeling  probability  scikit-learn  svm  machine-learning  python  classification  gradient-descent  regression  research  python  neural-network  deep-learning  convnet  keras  python  tensorflow  machine-learning  deep-learning  tensorflow  python  r  bigdata  visualization  rstudio  pandas  pyspark  dataset  time-series  multilabel-classification  machine-learning  neural-network  ensemble-modeling  kaggle  machine-learning  linear-regression  cnn  convnet  machine-learning  tensorflow  association-rules  machine-learning  predictive-modeling  training  model-selection  neural-network  keras  deep-learning  deep-learning  convnet  image-classification  predictive-modeling  prediction  machine-learning  python  classification  predictive-modeling  scikit-learn  machine-learning  python  random-forest  sampling  training  recommender-system  books  python  neural-network  nlp  deep-learning  tensorflow  python  matlab  information-retrieval  search  search-engine  deep-learning  convnet  keras  machine-learning  python  cross-validation  sampling  machine-learning 
2
Jak scalić dwie ramki danych w pandach Pythona?
Mam dwie ramki danych df1 i df2 i chciałbym je połączyć w jedną ramkę danych. To tak, jakby df1 i df2 zostały utworzone przez podzielenie pojedynczej ramki danych pionowo w dół na środku, jak rozerwanie kawałka papieru zawierającego listę na pół, tak aby połowa kolumn była na jednym papierze, a …
12 pandas 
3
Czy są jakieś dobre gotowe modele językowe dla Pythona?
Prototypuję aplikację i potrzebuję modelu językowego, aby obliczyć zakłopotanie w przypadku niektórych wygenerowanych zdań. Czy istnieje jakiś wyuczony model języka w Pythonie, którego można łatwo używać? Coś prostego jak model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp robert junior pancake') assert p1 < …
11 python  nlp  language-model  r  statistics  linear-regression  machine-learning  classification  random-forest  xgboost  python  sampling  data-mining  orange  predictive-modeling  recommender-system  statistics  dimensionality-reduction  pca  machine-learning  python  deep-learning  keras  reinforcement-learning  neural-network  image-classification  r  dplyr  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  dropout  machine-learning  sampling  categorical-data  data-imputation  machine-learning  deep-learning  machine-learning-model  dropout  deep-network  pandas  data-cleaning  data-science-model  aggregation  python  neural-network  reinforcement-learning  policy-gradients  r  dataframe  dataset  statistics  prediction  forecasting  r  k-means  python  scikit-learn  labels  python  orange  cloud-computing  machine-learning  neural-network  deep-learning  rnn  recurrent-neural-net  logistic-regression  missing-data  deep-learning  autoencoder  apache-hadoop  time-series  data  preprocessing  classification  predictive-modeling  time-series  machine-learning  python  feature-selection  autoencoder  deep-learning  keras  tensorflow  lstm  word-embeddings  predictive-modeling  prediction  machine-learning-model  machine-learning  classification  binary  theory  machine-learning  neural-network  time-series  lstm  rnn  neural-network  deep-learning  keras  tensorflow  convnet  computer-vision 
3
Najlepsze języki do obliczeń naukowych [zamknięte]
Zamknięte . To pytanie musi być bardziej skoncentrowane . Obecnie nie przyjmuje odpowiedzi. Chcesz poprawić to pytanie? Zaktualizuj pytanie, aby skupiało się tylko na jednym problemie, edytując ten post . Zamknięte 5 lat temu . Wydaje się, że w większości języków dostępna jest pewna liczba naukowych bibliotek komputerowych. Python ma …
10 efficiency  statistics  tools  knowledge-base  machine-learning  neural-network  deep-learning  optimization  hyperparameter  machine-learning  time-series  categorical-data  logistic-regression  python  visualization  bigdata  efficiency  classification  binary  svm  random-forest  logistic-regression  data-mining  sql  experiments  bigdata  efficiency  performance  scalability  distributed  bigdata  nlp  statistics  education  knowledge-base  definitions  machine-learning  recommender-system  evaluation  efficiency  algorithms  parameter  efficiency  scalability  sql  statistics  visualization  knowledge-base  education  machine-learning  r  python  r  text-mining  sentiment-analysis  machine-learning  machine-learning  python  neural-network  statistics  reference-request  machine-learning  data-mining  python  classification  data-mining  bigdata  usecase  apache-hadoop  map-reduce  aws  education  feature-selection  machine-learning  machine-learning  sports  data-formats  hierarchical-data-format  bigdata  apache-hadoop  bigdata  apache-hadoop  python  visualization  knowledge-base  classification  confusion-matrix  accuracy  bigdata  apache-hadoop  bigdata  efficiency  apache-hadoop  distributed  machine-translation  nlp  metadata  data-cleaning  text-mining  python  pandas  machine-learning  python  pandas  scikit-learn  bigdata  machine-learning  databases  clustering  data-mining  recommender-system 
3
Budowanie modelu uczenia maszynowego w celu przewidywania plonów na podstawie danych środowiskowych
Mam zestaw danych zawierający dane dotyczące temperatury, opadów i plonów soi dla gospodarstwa przez 10 lat (2005–2014). Na podstawie tych danych chciałbym przewidzieć rentowności w 2015 r. Należy pamiętać, że zestaw danych zawiera CODZIENNE wartości temperatury i opadów, ale tylko 1 wartość rocznie dla plonu, ponieważ zbiory roślin mają miejsce …
Korzystając z naszej strony potwierdzasz, że przeczytałeś(-aś) i rozumiesz nasze zasady używania plików cookie i zasady ochrony prywatności.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.