resample方法在python3.10中的改动
时间: 2024-04-19 09:30:28 浏览: 13
在Python 3.10中,`resample`方法在`pandas`库中进行了一些改动。以下是其中一些重要的改动:
1. 新增了一个名为`fill_value`的参数,用于指定在重采样过程中填充缺失值的值。该参数默认值为`None`,表示不填充缺失值。
2. 新增了一个名为`closed`的参数,用于指定在重采样过程中如何处理边界值。该参数可接受的值为`left`、`right`和`both`。默认值为`right`,表示右闭合。
3. 新增了一个名为`label`的参数,用于指定在重采样过程中如何标记结果的时间戳。该参数可接受的值为`left`、`right`和`both`。默认值为`right`,表示使用右边界的时间戳。
4. 新增了一个名为`loffset`的参数,用于指定在重采样过程中如何调整结果的时间戳。该参数可接受一个字符串或一个时间偏移量(`Timedelta`)对象。
5. 新增了一个名为`squeeze`的参数,用于指定是否压缩结果的维度。如果将该参数设置为`True`,则当结果为单列或单行时,将返回一个标量而不是一个Series或DataFrame对象。
这些是Python 3.10中在`pandas`库的`resample`方法中进行的一些改动。请注意,这只是其中一部分改动,还有其他改动不在此列举。
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python怎么在类BalancedBaggingClassifier中安装方法fit_resample
在类BalancedBaggingClassifier中安装方法fit_resample,可以通过以下步骤实现:
1. 导入需要的库和类:
```python
from sklearn.utils import resample
from sklearn.base import BaseEstimator, ClassifierMixin
```
2. 在类BalancedBaggingClassifier中添加方法fit_resample:
```python
class BalancedBaggingClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin):
def fit_resample(self, X, y):
# 对数据进行重采样
X_resampled, y_resampled = resample(X, y, replace=True, random_state=42)
# 使用重采样后的数据进行拟合
self.estimator_.fit(X_resampled, y_resampled)
return self
```
3. 在方法fit中调用fit_resample方法:
```python
class BalancedBaggingClassifier(BaseEstimator, ClassifierMixin):
def fit(self, X, y):
self.estimator_ = clone(self.base_estimator)
# 使用fit_resample方法进行拟合
self.fit_resample(X, y)
return self
```
这样,就可以在类BalancedBaggingClassifier中安装方法fit_resample了。使用该方法可以对数据进行重采样,从而解决数据不平衡问题。
python怎么在类EasyEnsembleClassifie中安装方法fit_resample
在类EasyEnsembleClassifier中安装方法fit_resample,可以通过在类定义中添加方法fit_resample来实现:
``` python
class EasyEnsembleClassifier(BaseEnsembleSampler):
def __init__(self, n_estimators=10, base_estimator=None, sampling_strategy='auto',
return_indices=False, replacement=False, n_jobs=1, random_state=None,
verbose=0):
super().__init__(n_estimators=n_estimators, base_estimator=base_estimator,
sampling_strategy=sampling_strategy, return_indices=return_indices,
replacement=replacement, n_jobs=n_jobs, random_state=random_state,
verbose=verbose)
def fit_resample(self, X, y):
self.sampling_strategy_ = check_sampling_strategy(
self.sampling_strategy, y, 'under-sampling', 'self._sampling_type')
# Fit base estimator and use it to sample data
self.estimators_ = Parallel(n_jobs=self.n_jobs)(
delayed(_fit_resample_one)(
self.base_estimator_, X, y, self.sampling_strategy_, self.random_state_, i)
for i in range(self.n_estimators))
return self
```
这个方法接收特征和标签作为参数,对数据进行欠采样,并返回一个新的EasyEnsembleClassifier实例。具体实现中,首先检查采样策略,然后使用并行处理训练基分类器并对数据进行欠采样。最后,方法返回新的EasyEnsembleClassifier实例。