train_df["attribute_ids"]=train_df["attribute_ids"].apply(lambda x:x.split(" "))
时间: 2024-04-25 17:21:41 浏览: 21
这段代码是将 DataFrame 中的 `attribute_ids` 列的每个元素进行拆分,并将拆分后的结果赋值回原列。
具体地,`train_df["attribute_ids"]` 表示 DataFrame 中名为 `attribute_ids` 的列。然后,使用 `apply()` 方法对该列的每个元素进行操作。在这里,使用了匿名函数 `lambda x: x.split(" ")`,它的作用是将每个元素按空格进行拆分。
`split(" ")` 方法会以空格为分隔符,将字符串拆分成一个列表。拆分后的结果将作为新的值赋回到原来的 `attribute_ids` 列中。
这样,原来以空格分隔的字符串就被拆分成了一个列表,方便后续处理和使用。
相关问题
AttributeError: module 'paddle.io' has no attribute 'train_val_split'
这个错误通常是因为paddlepaddle版本过低导致的,train_val_split是在paddle.io中的一个函数,如果你的paddlepaddle版本过低,可能会出现找不到该函数的情况。解决方法是升级paddlepaddle到最新版本,或者手动安装paddlepaddle的最新版本。以下是升级paddlepaddle的方法:
1.使用pip升级paddlepaddle:
```shell
pip install --upgrade paddlepaddle
```
2.使用conda升级paddlepaddle:
```shell
conda install paddlepaddle-gpu
```
如果你使用的是CPU版本的paddlepaddle,则需要使用以下命令:
```shell
conda install paddlepaddle
```
train_size = X_train.shape[0] AttributeError: 'list' object has no attribute 'shape'
这个错误是由于你的变量 `X_train` 是列表而不是一个致的。在使用shape` 属性之前,需要将列表转为数组。你可以使用 `np.array()` 函数将列表转换为数组形式,然后再计算 `train_size`,像这:
```python
import numpy as
X_train = np.array(X_traintrain_size = X_train.shape[0]
`
这样就能够正确计算 `train_size` 的值了。
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