假设一个包含1000行的数据框。每行代表一个时间序列。然后我构建了一个DTW算法来计算2行之间的距离。我不知道下一步该怎么做才能完成数据框的无监督分类任务。如何标记数据框的所有行？ 最佳答案 定义KNNalgorithm=K-nearest-neighbourclassificationalgorithmK-means=centroid-basedclusteringalgorithmDTW=DynamicTimeWarpingasimilarity-measurementalgorithmfortime-series我在下面逐步展
在numpy中应用sum和mean时，有没有办法避免使用特定值？例如，我想在计算结果时避免使用-999值。In[14]:c=np.matrix([[4.,2.],[4.,1.]])In[15]:d=np.matrix([[3.,2.],[4.,-999.]])In[16]:np.sum([c,d],axis=0)Out[16]:array([[7.,4.],[8.,-998.]])In[17]:np.mean([c,d],axis=0)Out[17]:array([[3.5,2.],[4.,-499.]]) 最佳答案 使用屏蔽数组:
我有以下数据框:importnumpyasnpimportpandasaspddf=pd.DataFrame(data={'Cat':['A','A','A','B','B','A','B'],'Vals':[1,2,3,4,5,np.nan,np.nan]})CatVals0A11A22A33B44B55ANaN6BNaN我希望索引5和6填充基于“Cat”列的“Vals”的条件均值，即2和4.5下面的代码工作正常:means=df.groupby('Cat').Vals.mean()foriindf[df.Vals.isnull()].index:df.loc[i,'Vals']=m
滚动窗口函数pandas.DataFrame.rollingpandas0.22的window参数如下所述:window:int,oroffsetSizeofthemovingwindow.Thisisthenumberofobservationsusedforcalculatingthestatistic.Eachwindowwillbeafixedsize.Ifitsanoffsetthenthiswillbethetimeperiodofeachwindow.Eachwindowwillbeavariablesizedbasedontheobservationsincludedi
我有一个pandas数据框，如下所示:NameMissedCreditGradeA1310A1112B2310B1220我想要的输出是:NameSum1Sum2AverageA2411B3515基本上是获取列Credit和Missed的总和，并在Grade上取平均值。我现在正在做的是Name上的两个groupby，然后求和和平均值，最后合并两个输出数据帧，这似乎不是最好的方法。我还在SO上发现了这一点，如果我只想在一列上工作，这很有意义:df.groupby('Name')['Credit'].agg(['sum','average'])但不确定如何为两列做一行？
我正在使用statsmodels.tsa.SARIMAX()来训练具有外生变量的模型。当使用外生变量训练模型以便返回的对象包含预测均值和置信区间而不仅仅是一组预测均值结果时，是否存在get_prediction()的等价物？predict()和forecast()方法采用外生变量，但只返回预测平均值。SARIMA_model=sm.tsa.SARIMAX(endog=y_train.astype('float64'),exog=ExogenousFeature_train.values.astype('float64'),order=(1,0,0),seasonal_order=(2,
考虑这个片段:classSomeClass(object):def__init__(self,someattribute="somevalue"):self.someattribute=someattributedef__eq__(self,other):returnself.someattribute==other.someattributedef__ne__(self,other):returnnotself.__eq__(other)list_of_objects=[SomeClass()]print(SomeClass()inlist_of_objects)set_of_obj
我有一个包含38间公寓及其早上、下午和晚上的用电量的数据集。我正在尝试使用scikit-learn中的k-Means实现对该数据集进行聚类，并得到了一些有趣的结果。第一个聚类结果:一切都很好，对于4个集群，我显然得到了与每个公寓关联的4个标签-0、1、2和3。使用KMeans的random_state参数>方法，我可以修复其中随机初始化质心的种子，因此我始终如一地获得归因于相同公寓的相同标签。但是，由于此特定案例涉及能源消耗，因此可以在最高和最低消费者之间执行可衡量的分类。因此，我想将标签0分配给消费水平最低的公寓，将标签1分配给消费多一点的公寓，依此类推。截至目前，我的标签是[213
我正在尝试使Blaze数据对象适合scikitkmeans函数。fromblazeimport*fromsklearn.clusterimportKMeansdata_numeric=Data('data.csv')data_cluster=KMeans(n_clusters=5)data_cluster.fit(data_numeric)数据样本:ABC1323455792896721它的抛出错误:我已经能够使用PandasDataframe做到这一点。有什么方法可以将blaze对象提供给此函数？ 最佳答案 我认为您需要在适合之前
我试图将TensorFlow与GPU结合使用，但出现以下错误:Itensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:838]CreatingTensorFlowdevice(/gpu:0)->(device:0,name:TeslaK20m,pcibusid:0000:02:00.0)Etensorflow/stream_executor/cuda/cuda_dnn.cc:347]LoadedruntimeCuDNNlibrary:5005(compatibilityversion5000)butsourcewascompiledwith5
