Preguntas etiquetadas con pandas

https://github.com/Rdatatable/data.table/wiki/Benchmarks-%3A-Grouping Los puntos de referencia data.table no se han actualizado desde 2014. Escuché en algún lugar que Pandasahora es más rápido que data.table. ¿Es esto cierto? ¿Alguien ha hecho alguna referencia? ¿Nunca he usado Python antes pero consideraría cambiar si pandaspuede vencer data.table?

16 python  r  pandas  data  data.table 

Estoy tratando de ejecutar xgboost en scikit learn. Y solo uso Pandas para cargar datos en el marco de datos. ¿Cómo se supone que debo usar pandas df con xgboost? Estoy confundido por la rutina DMatrix requerida para ejecutar xgboost algo.

14 scikit-learn  pandas  xgboost 

Tengo un marco de datos que, entre otras cosas, contiene una columna de la cantidad de milisegundos pasados ​​desde 1970-1-1. Necesito convertir esta columna de ints en datos de fecha y hora, por lo que finalmente puedo convertirla en una columna de datos de fecha y hora agregando la serie …

13 python  time-series  data-cleaning  pandas 

En Data Science, muchos parecen estar usando marcos de datos de pandas como el almacén de datos. ¿Cuáles son las características de los pandas que lo convierten en un almacén de datos superior en comparación con las bases de datos relacionales normales como MySQL , que se utilizan para almacenar …

13 pandas  databases 

Tengo un marco de datos de pandas con toneladas de columnas categóricas, que planeo usar en el árbol de decisiones con scikit-learn. Necesito convertirlos a valores numéricos (no uno vectores calientes). Puedo hacerlo con LabelEncoder de scikit-learn. El problema es que hay demasiados y no quiero convertirlos manualmente. Cuál sería …

12 scikit-learn  pandas  categorical-data  labels 

¿Existen reglas generales (o reglas reales) relacionadas con la cantidad mínima, máxima y "razonable" de celdas LSTM que debo usar? Específicamente me relaciono con BasicLSTMCell de TensorFlow y la num_unitspropiedad. Suponga que tengo un problema de clasificación 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 

Tengo dos marcos de datos df1 y df2 y me gustaría fusionarlos en un solo marco de datos. Es como si df1 y df2 se hubieran dividido verticalmente en un solo cuadro de datos en el centro, como rasgar un trozo de papel que contiene una lista por la mitad, …

12 pandas 

Estoy creando prototipos de una aplicación y necesito un modelo de lenguaje para calcular la perplejidad en algunas oraciones generadas. ¿Hay algún modelo de lenguaje entrenado en Python que pueda usar fácilmente? Algo simple como model = LanguageModel('en') p1 = model.perplexity('This is a well constructed sentence') p2 = model.perplexity('Bunny lamp …

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Cerrada . Esta pregunta necesita estar más centrada . Actualmente no está aceptando respuestas. ¿Quieres mejorar esta pregunta? Actualice la pregunta para que se centre en un problema solo editando esta publicación . Cerrado hace 5 años . Parece que la mayoría de los idiomas tienen cierto número de bibliotecas …

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Tengo un marco de datos de pandas (X11) como este: en realidad tengo 99 columnas hasta 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 …

10 python  data-cleaning  pandas  anaconda 

Tengo un conjunto de datos como este: Marco de datos de muestra 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]}) Me gustaría reemplazar …

10 python  pandas  dataframe 

Novato a la analítica con Python, así que por favor sea amable :-) No pude encontrar la respuesta a esta pregunta, disculpas si ya está respondida en otro lugar en un formato diferente. Tengo un conjunto de datos de transacciones para una tienda minorista. Las variables junto con la explicación …

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Tengo un conjunto de datos que contiene datos sobre temperatura, precipitación y rendimiento de soja para una granja durante 10 años (2005 - 2014). Me gustaría predecir los rendimientos para 2015 en función de estos datos. Tenga en cuenta que el conjunto de datos tiene valores DIARIOS para temperatura y …

10 python  scikit-learn  pandas 

He leído la explicación de la convolución y la entiendo hasta cierto punto. ¿Alguien puede ayudarme a entender cómo esta operación se relaciona con la convolución en redes neuronales convolucionales? ¿Es el filtro como una función gque aplica peso?

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Tengo dos tensor a:[batch_size, dim] b:[batch_size, dim]. Quiero hacer un producto interno para cada par en el lote, generando c:[batch_size, 1], dónde c[i,0]=a[i,:].T*b[i,:]. ¿Cómo?

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