我是Python新手，正在尝试在pandas数据帧上使用sklearn执行线性回归。这就是我所做的:data=pd.read_csv('xxxx.csv')之后我得到了一个包含两列的DataFrame，我们称它们为“c1”、“c2”。现在我想对(c1,c2)的集合进行线性回归，所以我输入了X=data['c1'].valuesY=data['c2'].valueslinear_model.LinearRegression().fit(X,Y)导致以下错误IndexError:tupleindexoutofrange这里有什么问题？还有，我想知道可视化结果根据结果进行预测？我搜索并浏览了
我正在阅读Excel工作表，并且我想阅读某些列:第0列，因为它是行索引，第22:37列。现在这就是我要做的:importpandasaspdimportnumpyasnpfile_loc="path.xlsx"df=pd.read_excel(file_loc,index_col=None,na_values=['NA'],parse_cols=37)df=pd.concat([df[df.columns[0]],df[df.columns[22:]]],axis=1)但我希望有更好的方法来做到这一点!我知道如果我这样做parse_cols=[0,22,..,37]我可以做到，但对于大
我正在阅读Excel工作表，并且我想阅读某些列:第0列，因为它是行索引，第22:37列。现在这就是我要做的:importpandasaspdimportnumpyasnpfile_loc="path.xlsx"df=pd.read_excel(file_loc,index_col=None,na_values=['NA'],parse_cols=37)df=pd.concat([df[df.columns[0]],df[df.columns[22:]]],axis=1)但我希望有更好的方法来做到这一点!我知道如果我这样做parse_cols=[0,22,..,37]我可以做到，但对于大
我有一个出租车数据数据框，其中有两列如下所示:NeighborhoodBoroughTimeMidtownManhattanXMelroseBronxYGrantCityStatenIslandZMidtownManhattanALincolnSquareManhattanB基本上，每一行代表该行政区该街区的出租车接送服务。现在，我想找出每个行政区中上客次数最多的前5个社区。我试过这个:df['Neighborhood'].groupby(df['Borough']).value_counts()这给了我这样的东西:boroughBronxHighBridge3424MottHaven
我有一个出租车数据数据框，其中有两列如下所示:NeighborhoodBoroughTimeMidtownManhattanXMelroseBronxYGrantCityStatenIslandZMidtownManhattanALincolnSquareManhattanB基本上，每一行代表该行政区该街区的出租车接送服务。现在，我想找出每个行政区中上客次数最多的前5个社区。我试过这个:df['Neighborhood'].groupby(df['Borough']).value_counts()这给了我这样的东西:boroughBronxHighBridge3424MottHaven
我是python/pandas的新手，遇到了一个代码片段。df=df[~df['InvoiceNo'].str.contains('C')]如果我能知道波浪号在这种情况下的用法，我会非常感激吗？ 最佳答案 这意味着按位不，反转bool掩码-Falses到Trues和Trues到False秒。示例:df=pd.DataFrame({'InvoiceNo':['aaC','ff','lC'],'a':[1,2,5]})print(df)InvoiceNoa0aaC11ff22lC5#checkifcolumncontainsCprint
我是python/pandas的新手，遇到了一个代码片段。df=df[~df['InvoiceNo'].str.contains('C')]如果我能知道波浪号在这种情况下的用法，我会非常感激吗？ 最佳答案 这意味着按位不，反转bool掩码-Falses到Trues和Trues到False秒。示例:df=pd.DataFrame({'InvoiceNo':['aaC','ff','lC'],'a':[1,2,5]})print(df)InvoiceNoa0aaC11ff22lC5#checkifcolumncontainsCprint
我正在尝试清理Python中的一些代码以矢量化一组功能，我想知道是否有一种使用apply传递多个参数的好方法。考虑以下(当前版本):deffunction_1(x):if"string"inx:return1else:return0df['newFeature']=df['oldFeature'].apply(function_1)有了以上内容，我必须编写一个新函数(function_1、function_2等)来测试我想要查找的每个子字符串"string"。在理想的世界中，我可以结合所有这些冗余功能并使用这样的东西:deffunction(x,string):ifstringinx:
我正在尝试清理Python中的一些代码以矢量化一组功能，我想知道是否有一种使用apply传递多个参数的好方法。考虑以下(当前版本):deffunction_1(x):if"string"inx:return1else:return0df['newFeature']=df['oldFeature'].apply(function_1)有了以上内容，我必须编写一个新函数(function_1、function_2等)来测试我想要查找的每个子字符串"string"。在理想的世界中，我可以结合所有这些冗余功能并使用这样的东西:deffunction(x,string):ifstringinx:
我在Pandas中构建3DDataFrame时遇到困难。我想要这样的东西ABCstartendstartendstartend...72042529010111212133456749454512其中A、B等是顶级描述符，start和end是子描述符。后面的数字是成对的，A、B等的对数不同。观察A有四个这样的对，B只有1个，C有3个。我不确定如何继续构建此DataFrame。修改this示例没有给我设计的输出:importnumpyasnpimportpandasaspdA=np.array(['one','one','two','two','three','three'])B=np.
