tmp_x[f'{label}_index'] = tmp_x.groupby('user_id')['rank'].rank(ascending=True, method='first')

时间: 2023-10-01 22:06:16 浏览: 58
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group by 按某一时间段分组统计并查询(推荐)

这行代码的作用是在一个Pandas DataFrame中为每个用户计算一个指定标签的排名，排名方式为升序排列，并且处理相同排名的方法是按照先出现的顺序进行。具体地，该代码将DataFrame按照'user_id'列进行分组，对于每个分组，计算'rank'列的排名并将结果存储在新的列中，新列的列名为'{label}_index'，其中'label'是指定的标签。
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orderby user.Age ascending // 升序 select user; var reverseSortedUsers = from user in Users orderby user.Age descending // 降序 select user; ### 6. GroupBy与Having GroupBy用于将数据...

tmp_train['rank'] = tmp_train.groupby('user_id')[pred_col].rank(ascending=False, method='first')

具体实现是使用 groupby 方法按照 user_id 进行分组，然后在每个分组内使用 rank 方法进行排名。其中 ascending=False 表示降序排列，method='first' 表示使用第一次出现的排名作为最终排名。

matplotlib.rcParams['font.family']='SimHei' plt.figure(figsize=(20,15)) ax1=plt.subplot(211) Platform = data.groupby(by='Platform').sum() Platform =Platform.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform.index,y=Platform.Global_Sales,ax=ax1) plt.title("游戏平台累计发行量",size = 14) ax2=plt.subplot(212) Platform_near5 = data[data.Year>=2011].groupby(by='Platform').sum() Platform_near5 =Platform_near5.iloc[::,-1:].sort_values(by='Global_Sales',ascending=False) sns.barplot(x=Platform_near5.index,y=Platform_near5.Global_Sales,ax=ax2) plt.title("近五年游戏平台累计发行量",size = 14) plt.show()

通过 x=Platform.index 和 y=Platform.Global_Sales 将平台作为 x 轴的标签，全球销售额作为 y 轴的值。 使用 plt.title() 设置第一个子图的标题为 "游戏平台累计发行量"，设置字体大小为 14。 接下来，使用...

name = 'User_id' # 折扣率排序 datas[name_prifix + 'discount_rateRank'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'discount_rateRankAscend'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = True) # 距离排序 datas[name_prifix + 'distanceRank'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'distanceRankAscend'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = True) # 领券日期排序 datas[name_prifix + 'date_receivedRank'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'date_receivedRankAscend'] = datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = True) return datas请帮我用groupby函数改写

df[f'{col}_rank_desc'] = df.groupby(id_col)[col].rank(method='dense', ascending=False) df[f'{col}_rank_asc'] = df.groupby(id_col)[col].rank(method='dense', ascending=True) return df 其中，id_...

name = 'Merchant_id' # 折扣率排序 datas[name_prifix + 'discount_rateRank'] =datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'discount_rateRankAscend'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = True) # 距离排序 datas[name_prifix + 'distanceRank'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'distanceRankAscend']=datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = True) # 领券日期排序 datas[name_prifix + 'date_receivedRank'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'date_receivedRankAscend'] = datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = True)请帮我用groupby改写

datas[name_prifix + col + 'Rank'] = datas.groupby(name)[col].rank(ascending=False) datas[name_prifix + col + 'RankAscend'] = datas.groupby(name)[col].rank(ascending=True) 这样，你就能用groupby...

name = 'Coupon_id' # 折扣率排序 datas[name_prifix + 'discount_rateRank'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'discount_rateRankAscend'] = datas.groupby(name)['discount_rate'].rank(ascending = True) # 距离排序 datas[name_prifix + 'distanceRank'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'distanceRankAscend'] = datas.groupby(name)['Distance'].rank(ascending = True) # 领券日期排序 datas[name_prifix + 'date_receivedRank'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = False) datas[name_prifix + 'date_receivedRankAscend'] =datas.groupby(name)['Date_received'].rank(ascending = True) 请帮我用groupby函数改写

这段代码可以使用 groupby 函数进行改写，如下所示： cols_to_rank = ['discount_rate', 'Distance', 'Date_received'] grouped = datas.groupby(name) for col in cols_to_rank: datas[name_prifix + col...

def create_popularity_recommendation(train_data,user_id,item_id): train_data_grouped = train_data.groupby([item_id]).agg({user_id:'count'}).reset_index() train_data_grouped.rename(columns = {user_id:'score'},inplace=True) train_data_sort = train_data_grouped.sort_values(['score',item_id], ascending = [0,1]) train_data_sort['Rank'] = train_data_sort['score'].rank(ascending=0, method='first') popularity_recommentation = train_data_sort.head(20) return popularity_recommentation

这是一个基于流行度的推荐算法函数，使用给定的训练数据（train_data）和用户ID（user_id）、物品ID（item_id），返回一份表示最受欢迎的推荐（popularity recommendation）的数据表。首先，将训练数据按照物品ID...

grouped_data = df.groupby('class_car').sum().sort_index(ascending=True) cars = grouped_data.index.tolist() count = grouped_data["销量"].values.tolist() print(cars) print(count) data_list=[] for i,j in zip(cars,count): tmp={} tmp["name"]=i tmp["value"]=j data_list.append(tmp) data_list

在每次循环中，创建一个临时字典tmp，并将当前车型赋值给tmp的"name"键，将对应销量赋值给tmp的"value"键。最后，将tmp添加到data_list列表中。 最后，通过print函数打印出data_list列表，它包含了按车型分组后的...

import pandas as pd from pyecharts import options as opts from pyecharts.charts import Pie df = pd.read_csv("D:\pythonProject2\eijing_AQI_2018.csv") rank_message = df.groupby(['Quality_grade']) rank_com = rank_message['Quality_grade'].agg(['count']) rank_com.reset_index(inplace=True) rank_com_last = rank_com.sort_values('count', ascending=False) attr = rank_com_last['Quality_grade'] v1 = rank_com_last['count'] pie = ( Pie() .add("空气质量", [list(z) for z in zip(attr, v1)], radius=[80, 180], tooltip_opts=opts.TooltipOpts(textstyle_opts=opts.TextStyleOpts(align='center'), formatter='{a}' + '
' + '{b}: {c} ({d}%)')) .set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title='2018年北京全年空气质量情况', pos_left='center'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='5%', pos_left='2%'), ) ) pie.render("北京全年空气质量等级占比饼图.html")

这段代码是使用 Python 中的 pandas 和 pyecharts 库绘制北京市 2018 年空气质量情况的饼图。首先使用 pandas 读取 csv 文件，然后按照空气质量等级进行分组统计，得到每个等级对应的数据个数。...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from pyecharts import Line from pyecharts import Pie df = pd.read_csv('12.csv') attr=df['Date'] v1=df['AQI'] rank_message=df.groupbyoupby(['Quality_grade']) rank_com=rank_message['Quality_grade'].agg(['count']) rank_com.reset_index(inplace=True) rank_com_last=rank_com.sort_values('count',ascending=False) attr=rank_com_last['Quality_grade'] v1=rank_com_last['count'] pie=Pie('北京2018',title_pos='center',title_top=0) pie.add('',attr,v1,radius=[40,75],label_text_color-None,is_label_show=True,legend_orient='vertical',legend_pos='left',legend_top='%10') pie.reder('北京2018.html')检查

rank_message = df.groupby(['Quality_grade']) rank_com = rank_message['Quality_grade'].agg(['count']) rank_com.reset_index(inplace=True) rank_com_last = rank_com.sort_values('count', ascending=False) ...

timeline = Timeline() timeline.add_schema(play_interval=2000) unique_months = df_agg['month'].unique() for month in unique_months: month_data = df_agg[df_agg['month'] == month][['tianqi', 'count']] \ .sort_values(by='count', ascending=True) data = month_data.values.tolist() bar = Bar() bar.add_xaxis([x[0] for x in data]) bar.add_yaxis('', [x[1] for x in data]) bar.reversal_axis() bar.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position='right')) bar.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=f"{city}{year}年{month}月天气变化")) timeline.add(bar, f'{month}月') timeline.render(f'{city}_{year}.html')这段代码是什么

接着，代码使用 bar.add_xaxis() 和 bar.add_yaxis() 函数分别添加柱状图的 x 轴和 y 轴数据。其中，x 轴数据是该月份中不同天气类型，y 轴数据是该月份中每种天气类型出现的次数。然后，通过 bar.reversal_...

import pandas as pd inputfile1 = 'data/GoodsOrder.csv' inputfile2 = 'data/GoodsTypes.csv' # 读入数据 data = pd.read_csv(inputfile1,encoding = 'gbk') types = pd.read_csv(inputfile2,encoding = 'gbk') group = data.groupby(['Goods']).count().reset_index() group_sorted = group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() # 总量 data_nums = data.shape[0] del group_sorted['index'] group_sorted.head()标记注释

其中，使用了pandas库的read_csv函数读取数据文件，使用groupby函数对商品进行分类汇总，使用count函数统计每个商品的销量，使用sort_values函数对结果按照销量进行排序，使用reset_index函数重新设置索引，并计算了...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=...

importances = pd.Series(estimator.feature_importances_, index=X.columns).sort_values(ascending=True)是什么意思

X.columns是特征矩阵X中各列的列名，pd.Series()将estimator.feature_importances_和X.columns合并成一个Series对象；sort_values(ascending=True)是对Series对象进行升序排序，即按照特征重要性从小到...

Plat_Genre = pd.crosstab(data.Platform,data.Genre) Plat_Genre_sum = Plat_Genre.sum(axis=1).sort_values(ascending = False) Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) Genre_Global_Sales = data.groupby('Genre')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False) f,ax = plt.subplots(1,3,figsize=(25,8),dpi=100) sns.barplot(Plat_Genre_sum.values,Plat_Genre_sum.index,ax=ax[0]) ax[0].set_title('Platform_Genre') sns.barplot(Plat_Global_Sales.values,Plat_Global_Sales.index,ax=ax[1]) ax[1].set_title('Platform_Global_Sales') sns.barplot(Genre_Global_Sales.values,Genre_Global_Sales.index,ax=ax[2]) ax[2].set_title('Genre_Global_Sales') plt.show()

3. Plat_Global_Sales = data.groupby('Platform')['Global_Sales'].sum().sort_values(ascending = False)：这行代码使用groupby函数按平台对销售额进行分组，并计算每个平台的全球销售总额，然后按降序排列。...

##连接list words=np.concatenate(Red_df.cutword) ##统计词频 word_df= pd.DataFrame({"Word":words}) word_stat=word_df.groupby(by=["Word"]).size().reset_index(name="number") word_stat=word_stat.reset_index().sort_values(by="number",ascending=False) word_stat["wordlen"]=word_stat.Word.apply(len) word_stat #去除长度大于5的词 print(np.where(word_stat.Word.apply(len)<5)) word_stat=word_stat.loc[word_stat.Word.apply(len)<5,:] word_stat=word_stat.sort_values(by="number",ascending=False) word_stat

这段代码看起来像是在对一个列表中的词进行词频统计，并且筛选出长度小于5的词。具体的操作包括： 1. 将一个名为words的列表中的所有词进行连接，得到一个大字符串。 2. 将这个大字符串转换为一个DataFrame对象，...

sort_links = pd.merge(group_sorted, types) # 根据类别求和，每个商品类别的总量，并排序 sort_link_group = sort_links.groupby(['Types']).sum().reset_index() # 删除“index”列 sort_link_group = sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index() del sort_link_group['index'] sort_link_group注释

3. sort_link_group.sort_values('id',ascending = False).reset_index()：按照 id 列的值进行降序排列，并重置索引，返回一个新的 DataFrame。 4. del sort_link_group['index']：删除新 DataFrame 中的 ...
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