假设我有一个数据框data，其中包含要转换为指标的字符串。我使用pandas.get_dummies(data)将其转换为我现在可以用于构建模型的数据集。现在我有一个新的观察结果，我想在我的模型中运行。显然我不能使用pandas.get_dummies(new_data)因为它不包含所有类并且不会制作相同的指标矩阵。有什么好办法吗？ 最佳答案 您可以从单个新观察中创建虚拟对象，然后使用原始指标矩阵中的列重新索引此框架列:importpandasaspddf=pd.DataFrame({'cat':['a','b','c','d'],
如何在Python中生成一个大(超过64位)随机整数？ 最佳答案 你可以使用random.getrandbits():>>>random.getrandbits(128)117169677822943856980673695456521126221L如链接文档中所述，如果random.getrandbits()可用，random.randrange()也可以解决问题。 关于python-如何在Python中生成"big"随机数？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
如何在Python中生成一个大(超过64位)随机整数？ 最佳答案 你可以使用random.getrandbits():>>>random.getrandbits(128)117169677822943856980673695456521126221L如链接文档中所述，如果random.getrandbits()可用，random.randrange()也可以解决问题。 关于python-如何在Python中生成"big"随机数？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
我正在使用多处理的进程和队列。我并行启动了几个函数，并且大多数函数都表现良好:它们完成，它们的输出进入它们的队列，它们显示为.is_alive()==False。但是由于某种原因，一些函数没有运行。它们总是显示.is_alive()==True，即使在函数的最后一行(打印语句说“完成”)完成之后也是如此。无论我启动了哪些功能，都会发生这种情况，即使它只有一个。如果不并行运行，则函数运行良好并正常返回。什么种类可能是问题？这是我用来管理作业的通用函数。我没有展示的只是我传递给它的函数。它们很长，经常使用matplotlib，有时会启动一些shell命令，但我不知道失败的命令有什么共同点。
我正在使用多处理的进程和队列。我并行启动了几个函数，并且大多数函数都表现良好:它们完成，它们的输出进入它们的队列，它们显示为.is_alive()==False。但是由于某种原因，一些函数没有运行。它们总是显示.is_alive()==True，即使在函数的最后一行(打印语句说“完成”)完成之后也是如此。无论我启动了哪些功能，都会发生这种情况，即使它只有一个。如果不并行运行，则函数运行良好并正常返回。什么种类可能是问题？这是我用来管理作业的通用函数。我没有展示的只是我传递给它的函数。它们很长，经常使用matplotlib，有时会启动一些shell命令，但我不知道失败的命令有什么共同点。
如何在多个DataFrame列上惯用地运行像get_dummies这样的函数，它需要一个列并返回多个列？ 最佳答案 使用pandas0.19，您可以在一行中完成:pd.get_dummies(data=df,columns=['A','B'])Columns指定在何处进行OneHotEncoding。>>>dfABC0ac11bc22ab3>>>pd.get_dummies(data=df,columns=['A','B'])CA_aA_bB_bB_c011.00.00.01.0120.01.00.01.0231.00.01.00.
如何在多个DataFrame列上惯用地运行像get_dummies这样的函数，它需要一个列并返回多个列？ 最佳答案 使用pandas0.19，您可以在一行中完成:pd.get_dummies(data=df,columns=['A','B'])Columns指定在何处进行OneHotEncoding。>>>dfABC0ac11bc22ab3>>>pd.get_dummies(data=df,columns=['A','B'])CA_aA_bB_bB_c011.00.00.01.0120.01.00.01.0231.00.01.00.
我正在用Python做一个机器学习项目，所以我必须做并行预测功能，我在我的程序中使用它。frommultiprocessing.dummyimportPoolfrommultiprocessingimportcpu_countdefmulti_predict(X,predict,*args,**kwargs):pool=Pool(cpu_count())results=pool.map(predict,X)pool.close()pool.join()returnresults问题是我所有的CPU只加载了20-40%(总之是100%)。我使用multiprocessing.dummy是
我正在用Python做一个机器学习项目，所以我必须做并行预测功能，我在我的程序中使用它。frommultiprocessing.dummyimportPoolfrommultiprocessingimportcpu_countdefmulti_predict(X,predict,*args,**kwargs):pool=Pool(cpu_count())results=pool.map(predict,X)pool.close()pool.join()returnresults问题是我所有的CPU只加载了20-40%(总之是100%)。我使用multiprocessing.dummy是
我正在学习将分类变量转换为机器学习分类器的数值的不同方法。我遇到了pd.get_dummies方法和sklearn.preprocessing.OneHotEncoder()，我想看看它们在性能和使用方面有何不同。我在https://xgdgsc.wordpress.com/2015/03/20/note-on-using-onehotencoder-in-scikit-learn-to-work-on-categorical-features/上找到了关于如何使用OneHotEncoder()的教程因为sklearn文档对此功能没有太大帮助。我感觉我做得不对……但是能否解释一下使用p
