Вопросы с тегом «pandas»

12
Сколько ячеек LSTM я должен использовать?

Существуют ли какие-либо практические правила (или фактические правила), касающиеся минимального, максимального и «разумного» количества ячеек LSTM, которые я должен использовать? В частности, я имею в виду BasicLSTMCell из TensorFlow и num_unitsсвойства. Пожалуйста, предположите, что у меня есть...

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
12
Как объединить два фрейма данных в Python Pandas?

У меня есть два фрейма данных df1 и df2, и я хотел бы объединить их в один фрейм данных. Это как если бы df1 и df2 были созданы путем разделения одного фрейма данных по центру по вертикали, подобно разрыву листа бумаги, который содержит список пополам, так что половина столбцов идет на одной...

pandas
11
Существуют ли хорошие готовые языковые модели для Python?

Я создаю прототип приложения и мне нужна языковая модель для вычисления недоумения в некоторых сгенерированных предложениях. Есть ли в Python обученная языковая модель, которую я могу легко использовать? Что-то простое, как model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well...

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
10
Найдите последовательные нули в DataFrame и выполните условную замену

У меня есть такой набор данных: Примерный фрейм данных import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'names': ['A','B','C','D','E','F','G','H','I','J','K','L'], 'col1': [0, 1, 0, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0], 'col2': [0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]}) Я хотел бы заменить некоторые из 0«s в col1и col2с...

python pandas dataframe
10
Как сгруппировать одинаковые значения и посчитать их частоту в Python?

Новичок в аналитике с Python, поэтому, пожалуйста, будьте осторожны :-) Я не смог найти ответ на этот вопрос - извинения, если на него уже ответили в другом формате в другом формате. У меня есть набор данных транзакций для торговой точки. Переменные вместе с объяснением: раздел: раздел магазина,...

python statistics pandas ipython
10
Построение модели машинного обучения для прогнозирования урожайности на основе экологических данных

У меня есть набор данных, содержащий данные о температуре, количестве осадков и урожайности сои для фермы за 10 лет (2005 - 2014). Я хотел бы прогнозировать урожайность на 2015 год на основе этих данных. Обратите внимание, что набор данных имеет ЕЖЕДНЕВНЫЕ значения для температуры и осадков, но...

python scikit-learn pandas
10
Создание новых столбцов путем перебора строк в панде.

У меня есть фрейм данных панд (X11), как это: На самом деле у меня есть 99 столбцов до dx99 dx1 dx2 dx3 dx4 0 25041 40391 5856 0 1 25041 40391 25081 5856 2 25041 40391 42822 0 3 25061 40391 0 0 4 25041 40391 0 5856 5 40391 25002 5856 3569 Я хочу создать дополнительный столбец (столбцы) для значений...

python data-cleaning pandas anaconda
10
Лучшие языки для научных вычислений [закрыто]

Закрыто . Этот вопрос должен быть более сфокусированным . В настоящее время он не принимает ответы. Хотите улучшить этот вопрос? Обновите вопрос, чтобы он был сосредоточен только на одной проблеме, отредактировав этот пост . Закрыто 5 лет назад . Похоже, что большинство языков имеют некоторое...

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
9
Как двоично кодировать многозначную категориальную переменную из кадра данных Pandas?

Предположим, у нас есть следующий фрейм данных с несколькими значениями для определенного столбца: categories 0 - ["A", "B"] 1 - ["B", "C", "D"] 2 - ["B", "D"] Как мы можем получить такой стол? "A" "B" "C" "D" 0 - 1 1 0 0 1 - 0 1 1 1 2 - 0 1 0 1 Примечание: мне не обязательно нужен новый фрейм...

python pandas