test['b']=test['a'].mask(test['a'].str.contains('a3'),test['a'.].str.extract('\d$'))报错incompatinle indexer with dataframe

这个错误可能是因为在使用 `mask` 函数时，使用了一个 `Series` 类型的对象来进行索引，而不是一个布尔类型的 Series。你可以尝试将这个条件语句的结果转换成一个布尔类型的 Series，然后再进行索引。例如：

bool_series = test['a'].str.contains('a3')
test['b'] = test['a'].mask(bool_series, test['a'].str.extract('(\d)$'))

这里我们使用 `str.contains` 函数得到一个布尔类型的 Series，然后将其作为 `mask` 函数的索引进行赋值操作。注意，在使用正则表达式提取数字时，需要使用括号将数字部分括起来。

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test_dataset = test_dataset.batch(100)

This line of code batches the test dataset into groups of 100 samples. This is useful for evaluating the performance of a machine learning model on the test data, as it allows for efficient processing of large datasets. By batching the data, the model can make predictions on multiple samples at once, which can be more computationally efficient than making predictions on one sample at a time.

x_test = x_test.astype( np.float )

`x_test.astype(np.float)` 是将 `x_test` 数组转换为 `np.float` 类型的操作。

`astype()` 是 NumPy 数组的方法，用于将数组的数据类型转换为指定的类型。在给定的代码中，`x_test.astype(np.float)` 将 `x_test` 数组中的元素转换为 `np.float` 类型。

这种类型转换可以用于确保数据在进行某些计算或操作时具有正确的数据类型。在这种情况下，将 `x_test` 数组中的元素转换为 `np.float` 类型可能是为了在后续的计算中使用浮点数运算。