Perguntas com a marcação «pandas»

https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping Os benchmarks data.table não são atualizados desde 2014. Ouvi dizer que Pandasagora é mais rápido do que data.table. Isso é verdade? Alguém já fez benchmarks? Eu nunca usei Python antes, mas consideraria mudar se pandaspode vencer data.table?

15 python  r  pandas  data  data.table 

Estou tentando executar o xgboost no scikit learn. E eu só uso o Pandas para carregar dados no dataframe. Como eu devo usar pandas df com xgboost. Estou confuso com a rotina do DMatrix necessária para executar o xgboost algo.

14 scikit-learn  pandas  xgboost 

Eu tenho um quadro de dados que, entre outras coisas, contém uma coluna do número de milissegundos passados ​​desde 1970-1-1. Preciso converter essa coluna de ints em dados de registro de data e hora, para poder convertê-lo em uma coluna de dados de data e hora adicionando a série de …

13 python  time-series  data-cleaning  pandas 

Na Ciência de Dados, muitos parecem estar usando quadros de dados de pandas como o armazenamento de dados. Quais são os recursos dos pandas que o tornam um armazenamento de dados superior aos bancos de dados relacionais regulares, como o MySQL , que são usados ​​para armazenar dados em muitos …

13 pandas  databases 

Eu tenho um dataframe de pandas com toneladas de colunas categóricas, que planejo usar na árvore de decisão com o scikit-learn. Eu preciso convertê-los em valores numéricos (não um vetores quentes). Eu posso fazer isso com o LabelEncoder do scikit-learn. O problema é que existem muitos deles e não quero …

12 scikit-learn  pandas  categorical-data  labels 

Existem regras práticas (ou regras reais) referentes à quantidade mínima, máxima e "razoável" de células LSTM que devo usar? Especificamente, estou relacionado ao BasicLSTMCell da TensorFlow e à num_unitspropriedade. Suponha que eu tenha um problema de classificação definido por: t - number of time steps n - length of input …

12 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 

Eu tenho dois quadros de dados df1 e df2 e gostaria de mesclá-los em um único quadro de dados. É como se o df1 e o df2 fossem criados dividindo um único quadro de dados verticalmente no centro, como rasgar um pedaço de papel que contém uma lista ao meio …

12 pandas 

Estou prototipando um aplicativo e preciso de um modelo de linguagem para calcular a perplexidade em algumas frases geradas. Existe algum modelo de linguagem treinado em python que eu possa usar facilmente? Algo simples como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

11 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 

Eu tenho dois DataFrames (Ação, Comédia). Ação contém duas colunas (ano, classificação). As colunas de classificação contêm classificação média em relação ao ano. O Dataframe da comédia contém as mesmas duas colunas com diferentes valores médios. mesclo o dataframe em um total de ano Dataframe Saída do total_ano Agora, quero …

11 python  pandas  graphs  dataframe 

Fechado . Esta questão precisa ser mais focada . No momento, não está aceitando respostas. Deseja melhorar esta pergunta? Atualize a pergunta para que ela se concentre apenas em um problema editando esta postagem . Fechado há 5 anos . Parece que a maioria das línguas tem algum número de …

10 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 

Eu tenho um quadro de dados pandas (X11) como este: Na verdade, eu tenho 99 colunas até 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 …

10 python  data-cleaning  pandas  anaconda 

Eu tenho um conjunto de dados como este: Dataframe de amostra 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]}) Eu gostaria de substituir …

10 python  pandas  dataframe 

Iniciante no analytics com Python, por favor, seja gentil :-) Não consegui encontrar a resposta para esta pergunta - desculpe se ela já foi respondida em outro lugar em um formato diferente. Eu tenho um conjunto de dados de dados de transação para um ponto de venda. Variáveis ​​junto com …

10 python  statistics  pandas  ipython 

Eu tenho um conjunto de dados contendo dados sobre temperatura, precipitação e produtividade de soja de uma fazenda por 10 anos (2005 - 2014). Gostaria de prever os rendimentos para 2015 com base nesses dados. Observe que o conjunto de dados possui valores DIARIOS para temperatura e precipitação, mas apenas …

10 python  scikit-learn  pandas 

Li a explicação da convolução e a compreendi até certo ponto. Alguém pode me ajudar a entender como essa operação se relaciona à convolução nas redes neurais convolucionais? O filtro é uma função gque aplica peso?

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