# 不同组合的时间均值 lis_i_1 = ['user_id','product','campaign_id','webpage_id','product_category_id', 'user_group_id','age_level','gender','user_depth','var_1'] for c in lis_i_1: df_tr_te[str(c) + '_user_time_hour_mean'] = df_tr_te.groupby(c)['user_time_hour'].transform('mean') df_tr_te[str(c) + '_user_time_day_mean'] = df_tr_te.groupby(c)['user_time_hour'].transform('mean') df_tr_te[str(c) + '_user_time_hour_sum'] = df_tr_te.groupby(c)['user_time_hour'].transform('sum') df_tr_te[str(c) + '_user_time_day_sum'] = df_tr_te.groupby(c)['user_time_hour'].transform('sum')
时间: 2023-07-16 21:12:25 浏览: 48
这段代码的作用是对数据集进行特征工程处理,根据不同的组合将用户在不同时间段内的行为进行统计。具体来说,对于列表 `lis_i_1` 中的每个特征,都构造了四个新特征:
- `str(c) + '_user_time_hour_mean'`:表示在当前特征值相同的情况下,用户行为在每小时的平均次数。
- `str(c) + '_user_time_day_mean'`:表示在当前特征值相同的情况下,用户行为在每天的平均次数。
- `str(c) + '_user_time_hour_sum'`:表示在当前特征值相同的情况下,用户行为在每小时的总次数。
- `str(c) + '_user_time_day_sum'`:表示在当前特征值相同的情况下,用户行为在每天的总次数。
通过对不同特征的不同组合,可以得到更加丰富的用户行为特征,对于模型的训练和预测都会有一定的帮助。
相关问题
if "op" in lis_op: name = "op" 转换成go语言
在将该代码段转换成Go语言时,可以使用以下方式:
```
if lis_op.Contains("op") {
name := "op"
}
```
在Go语言中,可以使用字符串的`Contains`方法来检查字符串中是否包含某个子字符串。然后可以使用`:=`运算符来声明并初始化一个变量。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【verbs】ibv_get_device_name()|ibv_get_device_list()|verbs api](https://blog.csdn.net/bandaoyu/article/details/116539866)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]
GRANT lis_inspection_graph_list TO XHINTERFACE;
您可以使用以下语句将 `lis_inspection_graph_list` 权限授予给 `XHINTERFACE` 用户:
```
GRANT lis_inspection_graph_list TO XHINTERFACE;
```
请确保您具有足够的权限来执行此操作,并替换 `lis_inspection_graph_list` 和 `XHINTERFACE` 为实际的权限和用户名。执行该语句后,`XHINTERFACE` 用户将被授予 `lis_inspection_graph_list` 权限。