def gen_basic_user_feat(): """ 用户基本特征 """ dump_path = 'cache/user_feature/basic_user_feat.pkl' if os.path.exists(dump_path): user = pickle.load(open(dump_path, 'rb')) else: user = pd.read_csv(users, encoding='gbk') user['age'] = user['age'].replace({'-1': 0, '15岁以下': 1, '16-25岁': 2, '26-35岁': 3, '36-45岁': 4, '46-55岁': 5, '56岁以上': 6, })

时间: 2024-02-10 15:35:36 浏览: 35
这是一个Python函数,用于生成用户的基本特征。函数首先会检查本地是否已经存在缓存的用户特征数据,如果存在则直接从文件中读取数据,否则从指定路径读取原始的用户数据,并进行数据清洗和预处理操作。这里的用户数据是一个CSV格式的文件,通过pandas库读取后,将年龄字段的取值范围进行了映射,将字符串类型的年龄数据映射为数字类型,方便后续的数据分析和建模。最后,函数会将生成的用户特征数据进行缓存,以便下次直接使用。
相关问题

../runtime_output_directory/uca9dump: /lib64/libstdc++.so.6: version `cxxabi

### 回答1: "uca9dump"是一个运行时输出目录中的文件名。"/lib64/libstdc.so.6"是一个库文件,用于提供C++标准库的支持。"cxxabi"是这个库文件的一个版本。版本`cxxabi是指所需的最低版本为cxxabi。 如果在运行"uca9dump"时出现了这个错误,可能有以下几种原因: 1. 缺少所需的库文件:可能是因为系统中缺少名为"/lib64/libstdc.so.6"的库文件,或者该文件的版本不满足"uca9dump"的要求。可以尝试安装或更新该库文件来解决问题。 2. 环境变量设置错误:可能是因为系统的环境变量没有正确配置。可以检查环境变量中与库文件相关的路径是否正确,并进行相应的调整。 3. 编译时出现问题:可能是在编译"uca9dump"时使用了不兼容的选项或设置。可以尝试重新编译该程序,并确保编译过程中包含正确的库文件路径和选项。 需要根据具体情况来确定具体的解决方法。如果能提供更多关于错误的详细信息,我们可以给出更准确和具体的建议。 ### 回答2: 应用程序报错的原因是缺少所需的库文件。这个错误指明了没有找到版本为`cxxabi`的`/lib64/libstdc.so.6`库文件。通常这个库文件是C++标准库的一部分,它提供了一些用于C++程序编译和执行的函数和类。 要解决这个问题,我们可以尝试以下几个步骤: 1. 检查库文件路径:首先确认`/lib64/libstdc.so.6`文件是否存在于指定的位置。可以使用`ls`命令或者文件管理器来查看。 2. 检查库文件版本:确认库文件的版本是否与应用程序所需的版本一致。使用命令`ldd /runtime_output_directory/uca9dump`可以查看应用程序的依赖项,包括所需的库文件版本。 3. 更新库文件:如果库文件的版本不匹配,可以尝试更新`libstdc++`库文件。可以使用系统包管理器来进行更新操作,具体命令因系统而异。 4. 重新编译应用程序:如果更新库文件后问题仍未解决,可能是因为应用程序与库文件的编译方式不兼容。试着重新编译应用程序,确保使用与库文件相匹配的编译器和标准库。 总之,以上是针对这个错误的一些可能解决方法。不同系统和应用程序环境可能会有所区别,因此最好根据具体情况进行调整和实施。如果问题依然存在,建议查阅官方文档或寻求相关开发者或论坛的帮助。 ### 回答3: `./runtime_output_directory/uca9dump`是一个执行文件,它依赖于`/lib64/libstdc++.so.6`库。错误信息`version 'cxxabi'`意味着此库的版本不符合要求。 `libstdc++.so.6`是C++的标准库,提供了C++程序运行时所需的函数和特性。当执行文件依赖于某个库时,必须保证所使用的库版本与编译程序时使用的版本相匹配,以确保程序能够正确运行。 在这种情况下,`./runtime_output_directory/uca9dump`要求`libstdc++.so.6`库的`cxxabi`版本,然而系统中找到的库版本不满足要求。有几种可能的原因导致此问题: 1. 系统中没有安装`libstdc++.so.6`库或者安装的版本过旧。需要使用适当版本的`libstdc++.so.6`库。 2. 执行文件 `./runtime_output_directory/uca9dump` 与系统中已安装的 `libstdc++.so.6` 版本不兼容。这可能是由于编译时使用了不同的库版本或者在另一台系统上编译的原因。 解决此问题的方法是确保执行文件 `./runtime_output_directory/uca9dump` 在同一环境中编译和运行。如果该执行文件不是您自己编译的,您可以尝试升级系统中的 `libstdc++.so.6` 库。如果您有源代码,则可以在您的编译环境中重新编译该程序,以确保库和执行文件版本匹配。 总之,该错误表示执行文件所依赖的库版本不符合要求。通过安装适当的库版本或重新编译程序,您可以解决这个问题。

impdp username/password DUMPFILE=cloud.DMP remap_schema=cloud:cld

你提供的命令是使用Oracle的impdp工具进行导入操作,其中`username/password`是数据库的用户名和密码,`DUMPFILE=cloud.DMP`指定了导入的备份文件为"cloud.DMP",`remap_schema=cloud:cld`指定了将备份文件中的"cloud"模式(schema)映射为"cld"模式。 这个命令的作用是将备份文件中的数据导入到数据库中,并将"cloud"模式中的对象映射到"cld"模式中。 请注意,在执行该命令之前,确保已经创建了目标模式(即"cld"模式),并且有足够的权限进行导入操作。同时,也需要确保备份文件"cloud.DMP"存在,并且可以访问到该文件。 另外,还可以根据实际需求使用其他参数和选项来进行更精细的导入操作,例如指定导入的表、并行处理等。在执行导入操作时,请务必谨慎操作,确保数据的完整性和安全性。

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介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

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