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在数据帧中使用z转换
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<p>我正在使用RetailRocket作为我的数据集。我为每个事件分配了一个值,view=1,addtocart=2,transaction=3。现在我想使用z变换来规范化这些值。不幸的是,我犯了一个错误。我的错在哪里</p> <p>这是我的z变换代码:</p> <pre><code>df = df.sample(frac=1, random_state=42) x = df[["visitorid", "itemid"]].values #y = df["code"].values y = df["code"].apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std()).values # Assuming training on 90% of the data and validating on 10%. train_indices = int(0.9 * df.shape[0]) x_train, x_val, y_train, y_val = ( x[:train_indices], x[train_indices:], y[:train_indices], y[train_indices:], ) print(y) </code></pre> <p>我用<code>numpy</code>找到了z变换的这个公式:</p> <pre><code>X = (X - X.mean()) / X.std() </code></pre> <p>错误:</p> <pre><code>--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-7-2712d78bf2a4> in <module>() 2 x = df[["visitorid", "itemid"]].values 3 #y = df["code"].values ----> 4 y = df["code"].apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std()).values 5 # Assuming training on 90% of the data and validating on 10%. 6 train_indices = int(0.9 * df.shape[0]) 1 frames pandas/_libs/lib.pyx in pandas._libs.lib.map_infer() <ipython-input-7-2712d78bf2a4> in <lambda>(x) 2 x = df[["visitorid", "itemid"]].values 3 #y = df["code"].values ----> 4 y = df["code"].apply(lambda x: (x - x.mean()) / x.std()).values 5 # Assuming training on 90% of the data and validating on 10%. 6 train_indices = int(0.9 * df.shape[0]) AttributeError: 'int' object has no attribute 'mean' </code></pre>
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匿名
1天前
擅长:python、mysql、java
<p>也许你需要这个:</p> <pre><code>y = (df["code"] - df["code"].mean() / df["code"].std().values </code></pre> <p>我喜欢这种方法:(高性能,如果您的数据集有15000行以上)</p> <pre><code>df.eval('(code-code.mean())/code.std()') </code></pre>
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