我是SparkSQLDataFrames和ML的新手(PySpark)。如何创建自定义标记器，例如删除停用词并使用nltk中的一些库?我可以扩展默认的吗？ 最佳答案 CanIextendthedefaultone?不是真的。默认Tokenizer是pyspark.ml.wrapper.JavaTransformer的子类，并且与来自pyspark.ml.feature的其他转换器和估计器相同，代表对其Scala对应物的实际处理。既然你想使用Python，你应该直接扩展pyspark.ml.pipeline.Transformer。i

我使用quantopianzipline包http://www.zipline.io/beginner-tutorial.html编写了一个python程序.我最近更新了包，发现zipline.transforms包已被弃用。我使用了zipline.transforms包中的两个函数，batch_transform()和MovingAverage。除了说用history()函数替换batch_transform之外，我还没有找到一个很好的帖子来演示如何解决这个问题。但是，我不知道如何确切地替换它。我还没有找到说明如何修复MovingAverage弃用的帖子。这是我正在使用的代码。fro

我有一个p值列表，我想为FDR的多重比较计算调整p值。.在R中，我可以使用:pval如何在Python中实现此代码？这是我在Google的帮助下在Python中的可行尝试:pvalue_list[2.26717873145e-10,1.36209234286e-11,0.684342083821...]#mypvaluespvalue_lst=[v.r['p.value']forvinpvalue_list]p_adjust=R.r['p.adjust'](R.FloatVector(pvalue_lst),method='BH')forvinp_adjust:printv以上代码抛出

我已经搜索了S/O，但找不到答案。当我尝试使用seaborn绘制分布图时，我收到了一个future警告。我想知道这里可能是什么问题。importpandasaspdimportnumpyasnpimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlinefromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()df=pd.DataFrame(iris.data,columns=iris.feature_names)df['class']=iris.targetdf['specie

我不想将非元组序列用于多维索引，以便脚本在这种情况发生变化时支持Python的future版本。以下是我用于绘制图形的代码:data=np.genfromtxt(Example.csv,delimiter=',',dtype=None,names=True,converters={0:str2date})p1,=host.plot(data["column_1"],data["column_2"],"b-",label="column_2")p2,=par1.plot(data["column_1"],data['column_3'],"r-",label="column_3")p3,

我对matplotlib并不陌生，我很惭愧地承认我一直将它用作尽可能快速和轻松地获得解决方案的工具。所以我知道如何获得基本的情节、子情节和其他东西，并且有不少代码不时被重用......但我对matplotlib没有“深入的(呃)知识”。最近我想我应该改变这一点并通过一些教程自己工作。但是，我仍然对matplotlibsplt、fig(ure)和ax(arr)感到困惑。真正的区别是什么？在大多数情况下，对于一些“quick'n'dirty”绘图，我看到人们只使用pyplotasplt并直接使用plt.plot绘图。因为我是有很多东西要经常绘制，我经常使用f,axarr=plt.subpl

我想将缩放(使用sklearn.preprocessing中的StandardScaler())应用到pandas数据帧。以下代码返回一个numpy数组，因此我丢失了所有列名和索引。这不是我想要的。features=df[["col1","col2","col3","col4"]]autoscaler=StandardScaler()features=autoscaler.fit_transform(features)我在网上找到的一个“解决方案”是:features=features.apply(lambdax:autoscaler.fit_transform(x))它似乎有效，但会

在sklearn-python工具箱中，有关于sklearn.decomposition.RandomizedPCA的两个函数transform和fit_transform。两个函数的说明如下但是它们之间有什么区别呢？ 最佳答案 在scikit-learnestimatorapi中，fit():用于从训练数据生成学习模型参数transform():fit()方法生成的参数，应用于模型生成转换后的数据集。fit_transform():fit()和transform()api在同一数据集上的组合结帐第4章从此book&来自stacke

我想知道在哪里可以找到通过Transformer.setOutputProperty(Stringname,Stringvalue)方法设置的属性列表. 最佳答案 比较隐晦，它们记录在Xalanproprietaryjavadoc中。:Thismethodisusedtosetoroverridethevalueoftheeffectivexsl:outputattributevaluesspecifiedinthestylesheet.Therecognizedstandardoutputpropertiesare:*cdata-

有没有办法告诉Transformer(当使用DOM序列化XML文档时)省略standalone属性？最好不使用hack，即省略整个XML声明，然后手动添加它。我当前的代码:Transformertransformer=TransformerFactory.newInstance().newTransformer();transformer.setOutputProperty(OutputKeys.INDENT,"yes");transformer.setOutputProperty(OutputKeys.STANDALONE,"yes");//NotenothingischangedS