在R里将数据集的其中一列，int转换为num

在 R 语言中，可以使用同样的 as.numeric() 函数将数据集中的整型数据类型转换为数值型数据类型。假设你的数据集为 data，要将其中名为 column_name 的整型列转换为数值型列，可以使用以下代码：

data$column_name <- as.numeric(data$column_name)

其中，$ 符号用于指定列名，将 as.numeric() 函数应用于该列，最终将转换后的数值型数据类型赋值回该列。

相关问题

使用pytorch实现lstm，使用NSL-KDD数据集

以下是使用pytorch实现lstm并使用NSL-KDD数据集的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder, OneHotEncoder, StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载数据集
data = pd.read_csv('KDDTrain+.txt', header=None)
data.columns = ['duration', 'protocol_type', 'service', 'flag', 'src_bytes', 'dst_bytes', 'land',
                'wrong_fragment', 'urgent', 'hot', 'num_failed_logins', 'logged_in', 'num_compromised',
                'root_shell', 'su_attempted', 'num_root', 'num_file_creations', 'num_shells', 'num_access_files',
                'num_outbound_cmds', 'is_host_login', 'is_guest_login', 'count', 'srv_count', 'serror_rate',
                'srv_serror_rate', 'rerror_rate', 'srv_rerror_rate', 'same_srv_rate', 'diff_srv_rate',
                'srv_diff_host_rate', 'dst_host_count', 'dst_host_srv_count', 'dst_host_same_srv_rate',
                'dst_host_diff_srv_rate', 'dst_host_same_src_port_rate', 'dst_host_srv_diff_host_rate',
                'dst_host_serror_rate', 'dst_host_srv_serror_rate', 'dst_host_rerror_rate',
                'dst_host_srv_rerror_rate', 'label']
# 将标签列转换为分类变量
data['label'] = data['label'].apply(lambda x: 'normal' if x == 'normal.' else 'attack')
le = LabelEncoder()
data['protocol_type'] = le.fit_transform(data['protocol_type'])
data['service'] = le.fit_transform(data['service'])
data['flag'] = le.fit_transform(data['flag'])
data['label'] = le.fit_transform(data['label'])
# 对数据集进行标准化
scaler = StandardScaler()
data.iloc[:, :41] = scaler.fit_transform(data.iloc[:, :41])

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.iloc[:, :41], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

# 将数据集转换为张量
X_train = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32)
X_test = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32)
y_train = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.int64)
y_test = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.int64)

# 定义LSTM模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
        
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
        c0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()
        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 定义模型参数
input_dim = 41
hidden_dim = 32
output_dim = 2
lr = 0.001
epochs = 10

# 实例化模型和损失函数
model = LSTM(input_dim, hidden_dim, output_dim)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

# 训练模型
for epoch in range(epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(X_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 2 == 0:
        print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, epochs, loss.item()))

# 在测试集上进行评估
with torch.no_grad():
    outputs = model(X_test)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    accuracy = (predicted == y_test).sum().item() / y_test.size(0)
    print('Test Accuracy: {:.2f}%'.format(accuracy * 100))

在上面的代码中，我们首先使用pandas加载NSL-KDD数据集，然后将标签列转换为分类变量，并对数据集进行标准化。接下来，我们将数据集分为训练集和测试集，并将它们转换为PyTorch张量。然后，我们定义了一个LSTM模型，其中包含一个LSTM层和一个全连接层。接着，我们定义了模型参数，实例化了模型和损失函数，并使用Adam优化器训练了模型。最后，我们在测试集上进行评估，并输出了准确率。

读取UCI的adult对pyspark转换来的dataframe进行完备的数据清洗

好的，我会尽力回答你的问题。

首先，我们需要将UCI的adult数据集导入到pyspark中，并将其转换为一个dataframe对象。这可以通过以下代码实现：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建一个SparkSession对象
spark = SparkSession.builder.appName("AdultData").getOrCreate()

# 读取UCI的adult数据集
data = spark.read.format("csv").option("header", "false").load("path/to/adult.data")

# 添加列名
data = data.toDF("age", "workclass", "fnlwgt", "education", "education-num", "marital-status", "occupation", "relationship", "race", "sex", "capital-gain", "capital-loss", "hours-per-week", "native-country", "income")

# 打印dataframe的前5行
data.show(5)

接下来，我们需要对数据进行完备的清洗。具体步骤如下：

1. 缺失值处理

我们需要检查每列是否存在缺失值，并将其替换为合适的值或删除包含缺失值的行。

# 检查每列是否存在缺失值
from pyspark.sql.functions import col, isnan, when, count

data.select([count(when(isnan(c) | col(c).isNull(), c)).alias(c) for c in data.columns]).show()

# 替换缺失值为合适的值或删除包含缺失值的行
data = data.replace("?", None).dropna(how="any")

2. 数据类型转换

我们需要将一些列的数据类型从字符串转换为整数或浮点数。

# 将一些列的数据类型从字符串转换为整数或浮点数
data = data.withColumn("age", data["age"].cast("int"))
data = data.withColumn("fnlwgt", data["fnlwgt"].cast("int"))
data = data.withColumn("education-num", data["education-num"].cast("int"))
data = data.withColumn("capital-gain", data["capital-gain"].cast("int"))
data = data.withColumn("capital-loss", data["capital-loss"].cast("int"))
data = data.withColumn("hours-per-week", data["hours-per-week"].cast("int"))

3. 去除无关列

我们可以去除一些与目标变量无关的列，比如"fnlwgt"和"education"。

# 去除无关列
data = data.drop("fnlwgt", "education")

4. 目标变量处理

我们需要将目标变量"income"转换为二元变量，即">50K"为1，"<=50K"为0。

# 将目标变量转换为二元变量
data = data.withColumn("income", when(data["income"] == ">50K", 1).otherwise(0))

完成以上步骤后，我们就可以得到一个完备的数据清洗后的dataframe对象，可以用于进一步的数据分析和建模。