data-science

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내 데이터 집합에 Imputer.fit_transform()을 적용한 후 변형 된 데이터 프레임에서 열 이름이 손실됩니다. 열 이름을 잃지 않고 그것을 전가 할 방법이 있습니까?

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나는 GPA 점수가 있고 신원 보증 기간 이후에 고용되었거나 해고 된 지 여부에 관계없이 신임 대학원 직원의 데이터 세트를 보유하고 있습니다. 나는 대학 평점이 고용이나 해고에 중대한 영향을 미치는지 분석하도록 사장에게 요청 받았다. 때로는 대학 순위와 같은 추가 기능도 포함될 수 있습니다. 현재 보스는 데이터 과학 및 기계 학습에 관심이있는 날입니다. 그

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'tensorflow.contrib.learn'모듈에는 'python'속성이 없습니다.

import tensorflow.contrib.learn.python.learn as learn home/michael/miniconda3/lib/python3.6/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarning: compiletime version 3.5 of module 'tensorflow.python.framew

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TypeError : "category"데이터 형식이 이해되지 않습니다.

dtype = 'category'를 사용하려고 할 때 어떤 문제가 해결되면 오류가 발생합니다. 그들은 모두 내 코드는 아주 오래된 때문에 같이 나는 train = pd.read_csv("C:/shubhamprojectwork/Kagglecomp/livecomp/My music recomment/train.csv/train.csv", dtype={'msno'

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오류 - sklearn.train_test_split() 나는 간단한 명령을 사용하려고 해요

에 의해 홍채 데이터에서 테스트 세트 : 홍채 데이터 세트에 train_test_split을 예측하기위한 SVM을 사용하지만 사용하는 경우 다음과 같이 "적합"을 : dat_iris = datasets.load_iris() x1 = dat_iris.data[:,2] y1 = dat_iris.target x_train,y_train,x_test,y_te

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라인 그래프에서 Y 축에 단일 DataFrame의 두 열을 그릴 방법

데이터 프레임 total_year에는 세 개의 열 (연도, 액션, 코미디)이 있습니다. total_year 제가 X 축 년 열과 Y 축 (동작 & 코미디) 모두를 플롯 할. 하지만 Y 축에 한 번에 하나의 열만 플로팅 할 수 있습니다. 어떻게 Y 축에 두 개의 열 (aciton 및 comedy)을 그릴 수 있습니까? 가 여기에 기본적 당 total_year

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mutate_each를 사용하여 스파크리어의 변수를 크기 조절하고 가운데에 맞 춥니 다

sparklyr의 클러스터링 문제를 해결하기 위해 노력하고 있습니다. 훈련 세트의 변수 중 많은 부분이 서로 다른 척도로 측정되므로 순서에 따라 다릅니다. 모범 사례에 따라 데이터를 확장하고 가운데에 맞추려고합니다. X를 임의의 변수, μ = 평균 및 σ = 표준 편차로 표현하는 가장 일반적인 표현식 (X - μ)/σ가 여러 가지 있습니다. 나는 X = 무

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Train 및 Test Data에 LabelEncoding 별도로

데이터 집합에 숫자가 아닌 값을 처리하기위한 레이블 인코딩이 필요했습니다. 그러나 기차 및 시험 데이터에는 상호가 아닌 몇 가지 값이 있습니다. 예상대로이 오류가 발생합니다. "y는 새 레이블을 포함합니다 :". 이 문제를 해결하고 인코딩을 라벨링하는 방법은 무엇입니까?

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"대용량 CSV의 일부분을 읽거나 어떤 단계로도 읽는 법"

125497040 행과 6 열의 매우 큰 데이터 세트가 있습니다. 팬더에서 전체 CSV 파일을 읽으려고하면 시스템이 다운되고 파일이 청크로 읽 힙니다. 청크로 읽음으로써 전체 데이터를 시각화하는 방법이 있는지 알고 싶습니까?

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신경망과 파이썬을 사용하여 텍스트에서 자동으로 부울을 만드는 방법

텍스트 파일에 다음과 같은 몇 가지 문장이 있습니다. 1) Must have bread and jam in the basket 2) May contain any fruits like (orange, apple, grapes,etc.,) 지금 내가 어떤 방법이이 문장을 이해하고 있어야하고 을 출력을 줄 수 표시된 수 있기 때문에 신경 네트워크의 도움으로