for c in flg_cols: main_table['NOTNULL_%s_FLG' % c] = main_table[c].notnull().astype(np.int8)

时间: 2024-04-13 07:26:49 浏览: 111
这段代码是一个循环,用于在 `main_table` DataFrame 中为指定的列(`flg_cols`)创建一个新的列,该新列用于表示原始列是否为非空值。 循环遍历 `flg_cols` 列表中的每个元素,其中 `c` 表示当前迭代的列名。在循环体中,首先使用 `main_table[c].notnull()` 来检查 `main_table` 中的该列是否为非空值,返回一个布尔类型的 Series。 然后,使用 `.astype(np.int8)` 将该布尔类型的 Series 转换为整数类型(`np.int8`),其中非空值对应的布尔值 True 被转换为整数 1,空值对应的布尔值 False 被转换为整数 0。 最后,将这个新的整数类型的 Series 赋值给 `main_table` DataFrame 中的一个新列,新列的名称格式为 `'NOTNULL_%s_FLG' % c`,其中 `%s` 会被替换为当前迭代的列名 `c`。 通过这个循环,可以在 `main_table` DataFrame 中为指定的列创建新的列,用于表示原始列是否为非空值。
相关问题

always @ (posedge clk or negedge rst) begin if(!rst) blk_flg_pipeline <= 41'd0; else if (rx_in_enable) begin blk_flg_pipeline[0] <= blk_flg_in; for (i=1;i<41;i=i+1) blk_flg_pipeline[i] <= blk_flg_pipeline[i-1]; end end always @ (posedge clk or negedge rst) begin if(!rst) blk_flg_out <= 1'b0; else if (work_valid && fir_sum_valid) blk_flg_out <= blk_flg_pipeline[40]; end

这是一个 Verilog 代码片段,其中包含两个 always 块。第一个 always 块是一个组合逻辑块,它在时钟上升沿或复位下降沿时执行。它通过 blk_flg_in 和 rx_in_enable 信号更新 blk_flg_pipeline 寄存器数组。第二个 always 块是一个时序逻辑块,它在时钟上升沿或复位下降沿时执行。它通过 blk_flg_pipeline[40] 信号更新 blk_flg_out 寄存器。

SELECT pr.PRODUCT_ID, pr.PRODUCT_NAME, pr.ORIGINAL_PRICE, pr.ONLINE_PRICE, pr.COMMISSION_PERCENT, pr.TOTAL_SALES, pr.SHOP, dict.label AS COMMERCE_TYPE_LABEL, pr.SERVICE_RATE, ord.ORDER_ID, date.label AS SEND_FLG_LABEL, pro.CONNECT_BUSINESS_FLG, address.APPLY_REMARK, address.CREATE_TIME, users.nicknameFROM t_product AS prLEFT JOIN t_order AS ord ON ord.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN ( SELECT label, `value` FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'COMMERCE_TYPE' ) AS dict ON dict.`value` = pr.COMMERCE_TYPE LEFT JOIN ( SELECT label, `value` FROM system_dict_data WHERE dict_type = 'trade_after_sample_type' ) AS date ON date.`value` = ord.SEND_FLGLEFT JOIN t_apply_pro AS pro ON pro.PRODUCT_ID = pr.IDLEFT JOIN t_apply_pro_user_address AS address ON address.t_apply_pro_id = pro.IDLEFT JOIN system_users AS users ON users.id = pro.OPERATE_USER_ID WHERE users.id = '1'

这是一个SQL语句,查询了多张表的数据并进行了联合查询,最终筛选出符合条件的数据。具体查询条件为:查询商品表t_product中的PRODUCT_ID、PRODUCT_NAME、ORIGINAL_PRICE、ONLINE_PRICE、COMMISSION_PERCENT、TOTAL_SALES、SHOP、COMMERCE_TYPE_LABEL、SERVICE_RATE字段,同时关联订单表t_order,查询ORDER_ID、SEND_FLG_LABEL字段,关联申请表t_apply_pro,查询CONNECT_BUSINESS_FLG字段,关联申请地址表t_apply_pro_user_address,查询APPLY_REMARK、CREATE_TIME字段,同时关联用户表system_users,查询nickname字段。其中,使用LEFT JOIN进行表的关联,使用WHERE进行条件筛选,筛选条件为users.id = '1'。
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x_train, t_train, x_test, t_test = load_data('F:\\2023\\archive\\train') network = DeepConvNet() network.load_params("deep_convnet_params.pkl") print("calculating test accuracy ... ") sampled = 1000 x_test = x_test[:sampled] t_test = t_test[:sampled] prediect_result = [] for i in x_test: i = np.expand_dims(i, 0) y = network.predict(i) _result = network.predict(i) _result = softmax(_result) result = np.argmax(_result) prediect_result.append(int(result)) acc_number = 0 err_number = 0 for i in range(len(prediect_result)): if prediect_result[i] == t_test[i]: acc_number += 1 else: err_number += 1 print("预测正确数:", acc_number) print("预测错误数:", err_number) print("预测总数:", x_test.shape[0]) print("预测正确率:", acc_number / x_test.shape[0]) classified_ids = [] acc = 0.0 batch_size = 100 for i in range(int(x_test.shape[0] / batch_size)): tx = x_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] tt = t_test[i * batch_size:(i + 1) * batch_size] y = network.predict(tx, train_flg=False) y = np.argmax(y, axis=1) classified_ids.append(y) acc += np.sum(y == tt) acc = acc / x_test.shape[0] classified_ids = np.array(classified_ids) classified_ids = classified_ids.flatten() max_view = 20 current_view = 1 fig = plt.figure() fig.subplots_adjust(left=0, right=1, bottom=0, top=1, hspace=0.2, wspace=0.2) mis_pairs = {} for i, val in enumerate(classified_ids == t_test): if not val: ax = fig.add_subplot(4, 5, current_view, xticks=[], yticks=[]) ax.imshow(x_test[i].reshape(28, 28), cmap=plt.cm.gray_r, interpolation='nearest') mis_pairs[current_view] = (t_test[i], classified_ids[i]) current_view += 1 if current_view > max_view: break print("======= 错误预测结果展示 =======") print("{view index: (label, inference), ...}") print(mis_pairs) plt.show()

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