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

时间: 2024-02-05 10:02:25 浏览: 70
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Sure! 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 + 'Rank'] = grouped[col].rank(ascending=False) datas[name_prifix + col + 'RankAscend'] = grouped[col].rank(ascending=True) ``` 这样，我们可以避免重复代码并且更加简洁明了。
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SELECT c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id) AS total_grant, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND (status = "20" OR status = "30")) AS receive, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND status = "30") AS writeOff FROM wx_coupon a LEFT JOIN baishiof_company b ON a.company_id = b.company_id LEFT JOIN user_coupon c ON a.id = c.activity_id GROUP BY c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time;以上代码存在这个问题Expression #8 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'baishiof.a.id' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by修复他

这样可以解决 "Expression #8 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'baishiof.a.id'" 这个错误。以下是修复后的代码示例： sql SELECT c.stock_id, a.stock_name, a...

#预测函数 def get_predict(datas=datasets_yc,model=model,features=['Discount_rate','Distance'],outfiles='D:/a.python/a.python算法/1期末/数据挖掘实战案例_O2O优惠劵使用预测/temp/result01.csv'): data_yc = datas[features] pre_yc = model.predict_proba(data_yc)[:,1] result = datas[['User_id','Coupon_id','Date_received']] result['probability'] = pre_yc #保存为提交所用的csv文档 result.to_csv(outfiles,index=None,header=None)

- 参数 datas 是一个DataFrame，包含待预测的数据； - 参数 model 是一个已训练好的模型，可以对数据进行预测； - 参数 features 是一个列表，表示在预测时需要使用的特征（即数据集中的列）； - 参数 out...

select a.*, b.name activityName, c.name productName, c.member_max memberMax, d.status as complete, group_concat(if(e.face_value is null, "", e.face_value) separator "\n") as rewardAmount, group_concat(if(e.coupon_code is null, "", e.coupon_code ) separator "\n") as couponCode , group_concat(if(e.coupon_id is null, "", e.coupon_id) separator "\n") as caId from marketing_group_tool_group_member a left join marketing_group_tool_group_info d on a.group_id = d.id left join marketing_group_tool_activity b on a.activity_id = b.activity_id left join marketing_group_tool_product_base c on a.product_id = c.product_id left join marketing_group_tool_send_coupon_record e on (a.group_id = e.group_id and a.card_no = e.card_no) left join wx_recommend_organization organization on b.organization_id = organization.id where ((organization.tree_id between 2002000000000000 and 2002999999999999) or (organization.tree_id between 1000000000000000 and 1999999999999999) or (organization.tree_id between 2000000000000000 and 2999999999999999) or (organization.tree_id between 3000000000000000 and 3999999999999999) or (organization.tree_id between 4000000000000000 and 4999999999999999) or (organization.tree_id between 6000000000000000 and 6999999999999999) or (organization.tree_id between 5000000000000000 and 5999999999999999) or (organization.tree_id between 10000000000000000 and 10999999999999999) or (organization.tree_id between 8000000000000000 and 8999999999999999) or (organization.tree_id between 9000000000000000 and 9999999999999999) or (organization.tree_id between 11000000000000000 and 11999999999999999) or (organization.tree_id between 12000000000000000 and 12999999999999999) or (organization.tree_id between 13000000000000000 and 13999999999999999) or (organization.tree_id between 14000000000000000 and 14999999999999999) or (organization.tree_id between 15000000000000000 and 15999999999999999) or (organization.tree_id between 16000000000000000 and 16999999999999999) or (organization.tree_id between 17000000000000000 and 17999999999999999) ) and 1 = 1 group by a.id, a.activity_id , a.group_id , a.product_id , a.activity_referral_code, a.product_referral_code , a.openid , a.unionid , a.nickname , a.head_img , a.mobile , a.is_sub_buy , a.is_sub_progress , a.is_sub_success , a.sort , a.card_no , a.create_time , a.is_received_notice , a.is_received_progress , a.is_received_success , b.name, c.name, c.member_max , d.status order by a.id desc limit 0,20;

3. 尽量避免使用 group_concat，这会导致 MySQL 在内部生成临时表，会消耗大量的内存和 CPU 时间，可以考虑在应用层进行拼接。 4. 将复杂查询拆分成多个简单查询，每个查询只涉及少量表和字段，可以利用缓存和...

SELECT c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id) AS grant, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND (status = "20" OR status = "30")) AS receive, (SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND status = "30") AS writeOff FROM wx_coupon a LEFT JOIN baishiof_company b ON a.company_id = b.company_id LEFT JOIN user_coupon c ON a.id = c.activity_id GROUP BY c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time;以上代码出现了You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'grant , ( SELECT COUNT(1) FROM user_coupon WHERE activity_id = a.id AND (status ' at line 1这个错误，修复他

GROUP BY c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time; 在上面的修复中，将 grant 列名修改为 total_grant。你可以根据需要选择其他...

第一个SQL： SELECT orders.id,orders.user_id,orders.cityarea_id,orders.batchcode,orders.status, orders.pay_status,orders.real_pay,orders.total,orders.money,orders.pay_type, orders.premium,orders.createtime,orders.paytime,orders.confirmtime, orders.is_evaluate,orders.pay_method,orders.exp_user_id, orders.return_score, orders.is_change,orders.reward_money,orders.isvalid,orders.after_sale_status,orders.remark, orders.use_coupon_detail,orders.block_chain_price, users.name,users.weixin_name,users.weixin_fromuser, users.phone,wcoe.diy_area_name from wsy_o2o.weixin_cityarea_orders orders left join wsy_o2o.weixin_cityarea_supply supply on orders.cityarea_id = supply.id left join wsy_o2o.weixin_cityarea_payonline_orders wcco on orders.batchcode=wcco.batchcode left join wsy_user.weixin_users users on users.id = orders.user_id LEFT JOIN wsy_o2o.weixin_cityarea_orders_extend wcoe ON orders.batchcode = wcoe.batchcode WHERE orders.types=3 and orders.customer_id = 41 AND orders.isvalid=true GROUP BY orders.batchcode ORDER BY orders.id DESC limit 0,20; 第二个SQL： SELECT orders.id,orders.user_id,orders.cityarea_id,orders.batchcode,orders.status, orders.pay_status,orders.real_pay,orders.total,orders.money,orders.pay_type, orders.premium,orders.createtime,orders.paytime,orders.confirmtime, orders.is_evaluate,orders.pay_method,orders.exp_user_id, orders.return_score, orders.is_change,orders.reward_money,orders.isvalid,orders.after_sale_status,orders.remark, orders.use_coupon_detail,orders.block_chain_price, users.name,users.weixin_name,users.weixin_fromuser, users.phone,wcoe.diy_area_name ,writes.ActivityStatus,writes.NewMoney from wsy_o2o.weixin_cityarea_orders orders left join wsy_o2o.weixin_cityarea_supply supply on orders.cityarea_id = supply.id left join wsy_o2o.weixin_cityarea_payonline_orders wcco on orders.batchcode=wcco.batchcode left join wsy_user.weixin_users users on users.id = orders.user_id LEFT JOIN wsy_o2o.weixin_cityarea_orders_extend wcoe ON orders.batchcode = wcoe.batchcode LEFT JOIN wsy_dream.ShopWrite writes on orders.batchcode = writes.Batchcode WHERE orders.types=3 and orders.customer_id = 41 AND orders.isvalid=true GROUP BY orders.batchcode ORDER BY orders.id DESC limit 0,20; 为什么查询结果从0.7秒变成了3.7秒？

查询结果从0.7秒变成3.7秒可能是由于以下原因导致的： 1. SQL语句中的表连接（JOIN）操作过多：第二个SQL语句相较于第一个SQL语句多了一个表连接，即LEFT JOIN wsy_dream.ShopWrite writes on orders.batchcode = ...

def get_predict(datas=datasets_yc,model=model,features=['Discount_rate','Distance'],outfiles='result01.csv'): data_yc = datas[features] pre_yc = model.predict_proba(data_yc)[:,1] result = datas[['User_id','Coupon_id','Date_received']] result['probability'] = pre_yc

result = datas[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']] result['probability'] = pre_yc result.to_csv(outfiles, index=False) 这里使用了 iloc 函数对 DataFrame 进行切片，可以避免使用列名进行...

SELECT orders.id,orders.user_id,orders.cityarea_id,orders.batchcode,orders.status, orders.pay_status,orders.real_pay,orders.total,orders.money,orders.pay_type, orders.premium,orders.createtime,orders.paytime,orders.confirmtime, orders.is_evaluate,orders.pay_method,orders.exp_user_id, orders.return_score, orders.is_change,orders.reward_money,orders.isvalid,orders.after_sale_status,orders.remark, orders.use_coupon_detail,orders.block_chain_price, users.name,users.weixin_name,users.weixin_fromuser, users.phone,wcoe.diy_area_name ,writes.ActivityStatus,writes.NewMoney,records.Commission,records.ReturnRadio from wsy_o2o.weixin_cityarea_orders orders left join wsy_o2o.weixin_cityarea_supply supply on orders.cityarea_id = supply.id left join wsy_o2o.weixin_cityarea_payonline_orders wcco on orders.batchcode=wcco.batchcode left join wsy_user.weixin_users users on users.id = orders.user_id LEFT JOIN wsy_o2o.weixin_cityarea_orders_extend wcoe ON orders.batchcode = wcoe.batchcode LEFT JOIN wsy_dream.ShopWrite writes on orders.batchcode = writes.Batchcode LEFT JOIN wsy_o2o.weixin_cityarea_supply_commissons_record records ON orders.cityarea_id = records.SupplyId and records.CreateTime < orders.createtime ORDER BY records.CreateTime DESC LIMIT 1 WHERE orders.types=3 and orders.customer_id = 41 AND orders.isvalid=true GROUP BY orders.batchcode ORDER BY orders.id DESC limit 0,20; 以上代码报错，怎么解决

在 ORDER BY 之前应该是 WHERE 语句，然后是 GROUP BY，最后是 ORDER BY 和 LIMIT。请将这两个语句调整到正确的位置。 2. LEFT JOIN 和 JOIN 语句之间缺少逗号。请在第一个 LEFT JOIN 语句和第二个...

select c.stock_id,a.stock_name,a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, (select count(1) from user_coupon where activity_id = a.id) as grant,(select count(1) from user_coupon where activity_id = a.id and (status = "20" or status = "30")) as receive,(select count(1) from user_coupon where activity_id = a.id and status = "30") as writeOff from wx_coupon a left join baishiof_company b on a.company_id = b.company_id left join user_coupon c on a.id = c.activity_id group by c.stock_id这段SQL报Expression #2 of SELECT list is not in GROUP BY clause and contains nonaggregated column 'baishiof.a.stock_name' which is not functionally dependent on columns in GROUP BY clause; this is incompatible with sql_mode=only_full_group_by错误 修改这条SQL使其可以执行

要修复这个错误，你可以调整 GROUP BY 子句配置，以便在查询中包含所有非聚合列。修改后的 SQL 查询语句如下： sql SELECT c.stock_id, a.stock_name, a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_...

nan1 = data_off["Discount_rate"].isnull() nan2 = data_off['Date_received'].isnull() nan3 = data_off['Coupon_id'].isnull() np.all(nan1==nan2),np.all(nan1==nan3) 解释

这段代码的作用是判断 data_off 数据集中的优惠券折扣率（Discount_rate）、领券时间（Date_received）和优惠券编号（Coupon_id）是否存在缺失值（即空值或 NA 值）。 首先，通过 nan1 = data_off["Discount_rate...

def get_feat_importance(dtest,model): # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) train_data=xgb.DMatrix(offline_train,label=get_label) params={'max_width':3} bst=xgb.train(params,train_data,num_boost_round=1) for importance_type in('weight','gain','cover','total_gain','total_cover'): print('%s: ' % importance_type,bst.get_score(importance_type=importance_type)) return result def get_result(model,test):#线上测试集 dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['pred']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) result.to_csv('result/result.csv', index=False, header=None) print("results are saved.")改写代码，不改变功能

result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) train_data=xgb.DMatrix(offline_train,label=get_label) params={'max_width':3} bst=xgb.train(params,train_...

select c.stock_id,a.stock_name,a.coupon_amount, a.transaction_minimum, b.company_name, a.start_time, a.end_time, (select count(1) from user_coupon where activity_id = a.id) as grant,(select count(1) from user_coupon where activity_id = a.id and (status = "20" or status = "30")) as receive,(select count(1) from user_coupon where activity_id = a.id and status = "30") as writeOff from wx_coupon a left join baishiof_company b on a.company_id = b.company_id left join user_coupon c on a.id = c.activity_id group by c.stock_id

这是一个查询语句，根据不同的条件从三个表（wx_coupon, baishiof_company, user_coupon）中获取数据。以下是查询结果的字段： - c.stock_id: 股票ID - a.stock_name: 股票名称 - a.coupon_amount: 优惠券金额 - a....

帮我解析一下这个java错误，Caused by: org.h2.jdbc.JdbcSQLSyntaxErrorException: Syntax error in SQL statement "SELECT C.PERIOD_NO, C.BILL_MONTH, C.LOCAL_AIR_CODE, C.INT_DOM_INDICATOR, 'GLOBAL' AS CHECK_CODE, CASE WHEN COUPON_COUNT_GLOBAL = COUPON_COUNT_REPORT AND TAX_AMT_GLOBAL = TAX_AMT_REPORT AND ISC_AMT_GLOBAL = ISC_AMT_REPORT AND UATP_AMT_GLOBAL = UATP_AMT_REPORT AND GROSS_AMT_GLOBAL = GROSS_AMT_REPORT THEN 'S' ELSE 'F' END AS CHECK_RESULT_IND, TAX_AMT_GLOBAL AS TAX_AMT_ACTUAL, TAX_AMT_REPORT AS TAX_AMT_EXPECTED, ISC_AMT_GLOBAL AS ISC_AMT_ACTUAL, ISC_AMT_REPORT AS ISC_AMT_EXPECTED, UATP_AMT_GLOBAL AS UATP_AMT_ACTUAL, UATP_AMT_REPORT AS UATP_AMT_EXPECTED, GROSS_AMT_GLOBAL AS GROSS_AMT_ACTUAL, GROSS_AMT_REPORT AS GROSS_AMT_EXPECTED, COUPON_COUNT_GLOBAL AS COUPON_COUNT_ACTUAL, COUPON_COUNT_REPORT AS COUPON_COUNT_EXPECTED FROM ( ( SELECT BILL_MONTH, PERIOD_NO, LOCAL_AIR_CODE, INT_DOM_INDICATOR, SUM(COUPON_COUNT) AS COUPON_COUNT_GLOBAL, CASE WHEN SUM(GROSS_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(GROSS_AMT_BILLING) END AS GROSS_AMT_GLOBAL, CASE WHEN SUM(BILL_TAX_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(BILL_TAX_BILLING) END AS TAX_AMT_GLOBAL, CASE WHEN SUM(ISC_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(ISC_AMT_BILLING) END AS ISC_AMT_GLOBAL, CASE WHEN SUM(UATP_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(UATP_AMT_BILLING) END AS UATP_AMT_GLOBAL FROM OWB_GLOBAL_REPORT WHERE REPORT_TYPE = 'R' AND DELETE_IND IS NULL AND PERIOD_NO = ? AND BILL_MONTH = ? AND INT_DOM_INDICATOR = ? AND LOCAL_AIR_CODE = ? GROUP BY BILL_MONTH, PERIOD_NO, LOCAL_AIR_CODE, INT_DOM_INDICATOR) C[*] INNER JOIN ( SELECT BILL_MONTH, PERIOD_NO, LOCAL_AIR_CODE, INT_DOM_INDICATOR, SUM(COUPON_COUNT) AS COUPON_COUNT_REPORT, CASE WHEN SUM(GROSS_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(GROSS_AMT_BILLING) END AS GROSS_AMT_REPORT, CASE WHEN SUM(BILL_TAX_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(BILL_TAX_BILLING) END AS TAX_AMT_REPORT, CASE WHEN SUM(ISC_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(ISC_AMT_BILLING) END AS ISC_AMT_REPORT, CASE WHEN SUM(UATP_AMT_BILLING) IS NULL THEN 0 ELSE SUM(UATP_AMT_BILLING) END AS UATP_AMT_REPORT FROM OWB_REPORT WHERE ADJ_MONTH IS NULL AND PERIOD_NO = ? AND BILL_MONTH = ? AND INT_DOM_INDICATOR = ? AND LOCAL_AIR_CODE = ? GROUP BY BILL_MONTH, PERIOD_NO, LOCAL_AIR_CODE, INT_DOM_INDICATOR) R ON C.BILL_MONTH = R.BILL_MONTH AND C.PERIOD_NO = R.PERIOD_NO AND C.LOCAL_AIR_CODE = R.LOCAL_AIR_CODE AND C.INT_DOM_INDICATOR = R.INT_DOM_INDICATOR )"; expected "UNION, EXCEPT, MINUS, INTERSECT, ORDER, OFFSET, FETCH, LIMIT, SAMPLE_SIZE, FOR, )";

这个错误是由于Java程序中的SQL语句存在语法错误导致的。根据错误信息，语法错误出现在SQL查询语句的最后部分。错误提示指出在预期的位置上应该是"UNION, EXCEPT, MINUS, INTERSECT, ORDER, OFFSET, FETCH, LIMIT, ...

def get_dataset(history_field, middle_field, label_field): """构造数据集 Args: Returns: """ # 特征工程 week_feat = get_week_feature(label_field) # 日期特征 simple_feat = get_simple_feature(label_field) # 示例简单特征 # 构造数据集 share_characters = list( set(simple_feat.columns.tolist()) & set(week_feat.columns.tolist())) # 共有属性,包括id和一些基础特征,为每个特征块的交集 dataset = pd.concat([week_feat, simple_feat.drop(share_characters, axis=1)], axis=1) # 删除无用属性并将label置于最后一列 if 'Date' in dataset.columns.tolist(): # 表示训练集和验证集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True) label = dataset['label'].tolist() dataset.drop(['label'], axis=1, inplace=True) dataset['label'] = label else: # 表示测试集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1, inplace=True) # 修正数据类型 dataset['User_id'] = dataset['User_id'].map(int) dataset['Coupon_id'] = dataset['Coupon_id'].map(int) dataset['Date_received'] = dataset['Date_received'].map(int) dataset['Distance'] = dataset['Distance'].map(int) if 'label' in dataset.columns.tolist(): dataset['label'] = dataset['label'].map(int) # 去重 dataset.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) dataset.index = range(len(dataset)) # 返回 return dataset为什么

接着，对数据类型进行修正，包括将用户ID、优惠券ID、领取日期和距离转换为整数类型。如果数据集中包含标签列，则将标签列也转换为整数类型。 最后，通过“drop_duplicates”函数去重，并重新设置数据集的索引。...

def model_xgb(train, test): """xgb模型 Args: Returns: """ # xgb参数 params = {'booster': 'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'silent': 1, 'eta': 0.01, 'max_depth': 5, 'min_child_weight': 1, 'gamma': 0, 'lambda': 1, 'colsample_bylevel': 0.7, 'colsample_bytree': 0.7, 'subsample': 0.9, 'scale_pos_weight': 1} # 数据集 dtrain = xgb.DMatrix(train.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'label'], axis=1), label=train['label']) dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 训练 watchlist = [(dtrain, 'train')] model = xgb.train(params, dtrain, num_boost_round=500, evals=watchlist) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) # 特征重要性 feat_importance = pd.DataFrame(columns=['feature_name', 'importance']) feat_importance['feature_name'] = model.get_score().keys() feat_importance['importance'] = model.get_score().values() feat_importance.sort_values(['importance'], ascending=False, inplace=True) # 返回 return result, feat_importance解释一下

将预测结果和测试数据集中的 User_id、Coupon_id、Date_received 列进行合并，得到最终的预测结果。 5. 使用 XGBoost 的 get_score 函数获取特征重要性，并将其保存为一个 DataFrame 对象，包括每个特征的...

datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

.merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \ .merge(user_mer, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / ...

# 以Date_received为分组目标并统计优惠券的数量 tmp = df_1.groupby('Date_received', as_index=False)['Coupon_id'].count() as_index什么意思

因此，执行 tmp = df_1.groupby('Date_received', as_index=False)['Coupon_id'].count() 代码后，得到的结果会包含一个名为 'Date_received' 的列作为分组的依据，并且 'Coupon_id' 列的值将被统计计数。...
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![损失函数](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/a83762ba6eb248f69091b5154ddf78ca.png) # 1. 损失函数的基本概念与作用 ## 1.1 损失函数定义 损失函数是机器学习中的核心概念，用于衡量模型预测值与实际值之间的差异。它是优化算法调整模型参数以最小化的目标函数。 ```math L(y, f(x)) = \sum_{i=1}^{N} L_i(y_i, f(x_i)) ``` 其中，`L`表示损失函数，`y`为实际值，`f(x)`为模型预测值，`N`为样本数量，`L_i`为第`i`个样本的损失。 ## 1.2 损
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如何在ZYNQMP平台上配置TUSB1210 USB接口芯片以实现Host模式，并确保与Linux内核的兼容性？

要在ZYNQMP平台上实现TUSB1210 USB接口芯片的Host模式功能，并确保与Linux内核的兼容性，首先需要在硬件层面完成TUSB1210与ZYNQMP芯片的正确连接，保证USB2.0和USB3.0之间的硬件电路设计符合ZYNQMP的要求。 参考资源链接：[ZYNQMP USB主机模式实现与测试(TUSB1210)](https://wenku.csdn.net/doc/6nneek7zxw?spm=1055.2569.3001.10343) 具体步骤包括： 1. 在Vivado中设计硬件电路，配置USB接口相关的Bank502和Bank505引脚，同时确保USB时钟的正确配置。
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Naruto爱好者必备CLI测试应用

资源摘要信息:"Are-you-a-Naruto-Fan:CLI测验应用程序，用于检查Naruto狂热者的知识" 该应用程序是一个基于命令行界面（CLI）的测验工具，设计用于测试用户对日本动漫《火影忍者》（Naruto）的知识水平。《火影忍者》是由岸本齐史创作的一部广受欢迎的漫画系列，后被改编成同名电视动画，并衍生出一系列相关的产品和文化现象。该动漫讲述了主角漩涡鸣人从忍者学校开始的成长故事，直到成为木叶隐村的领袖，期间包含了忍者文化、战斗、忍术、友情和忍者世界的政治斗争等元素。 这个测验应用程序的开发主要使用了JavaScript语言。JavaScript是一种广泛应用于前端开发的编程语言，它允许网页具有交互性，同时也可以在服务器端运行（如Node.js环境）。在这个CLI应用程序中，JavaScript被用来处理用户的输入，生成问题，并根据用户的回答来评估其对《火影忍者》的知识水平。 开发这样的测验应用程序可能涉及到以下知识点和技术： 1. **命令行界面（CLI）开发：** CLI应用程序是指用户通过命令行或终端与之交互的软件。在Web开发中，Node.js提供了一个运行JavaScript的环境，使得开发者可以使用JavaScript语言来创建服务器端应用程序和工具，包括CLI应用程序。CLI应用程序通常涉及到使用诸如 commander.js 或 yargs 等库来解析命令行参数和选项。 2. **JavaScript基础：** 开发CLI应用程序需要对JavaScript语言有扎实的理解，包括数据类型、函数、对象、数组、事件循环、异步编程等。 3. **知识库构建：** 测验应用程序的核心是其问题库，它包含了与《火影忍者》相关的各种问题。开发人员需要设计和构建这个知识库，并确保问题的多样性和覆盖面。 4. **逻辑和流程控制：** 在应用程序中，需要编写逻辑来控制测验的流程，比如问题的随机出现、计时器、计分机制以及结束时的反馈。 5. **用户界面（UI）交互：** 尽管是CLI，用户界面仍然重要。开发者需要确保用户体验流畅，这包括清晰的问题呈现、简洁的指令和友好的输出格式。 6. **模块化和封装：** 开发过程中应当遵循模块化原则，将不同的功能分隔开来，以便于管理和维护。例如，可以将问题生成器、计分器和用户输入处理器等封装成独立的模块。 7. **单元测试和调试：** 测验应用程序在发布前需要经过严格的测试和调试。使用如Mocha或Jest这样的JavaScript测试框架可以编写单元测试，并通过控制台输出调试信息来排除故障。 8. **部署和分发：** 最后，开发完成的应用程序需要被打包和分发。如果是基于Node.js的应用程序，常见的做法是将其打包为可执行文件（如使用electron或pkg工具），以便在不同的操作系统上运行。 根据提供的文件信息，虽然具体细节有限，但可以推测该应用程序可能采用了上述技术点。用户通过点击提供的链接，可能将被引导到一个网页或直接下载CLI应用程序的可执行文件，从而开始进行《火影忍者》的知识测验。通过这个测验，用户不仅能享受答题的乐趣，还可以加深对《火影忍者》的理解和认识。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

![【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略](https://cdn.codeground.org/nsr/images/img/researchareas/ai-article4_02.png) # 1. 强化学习中的损失函数基础 强化学习（Reinforcement Learning, RL）是机器学习领域的一个重要分支，它通过与环境的互动来学习如何在特定任务中做出决策。在强化学习中，损失函数（loss function）起着至关重要的作用，它是学习算法优化的关键所在。损失函数能够衡量智能体（agent）的策略（policy）表现，帮助智能体通过减少损失来改进自
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如何在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，并使用Vue.js与ElementUI进行界面开发？

要在Springboot后端项目中实现前端的多人视频会议功能，首先需要了解Springboot、WebRTC、Vue.js以及ElementUI的基本概念和用途。Springboot作为后端框架，负责处理业务逻辑和提供API接口；WebRTC技术则用于实现浏览器端的实时视频和音频通信；Vue.js作为一个轻量级的前端框架，用于构建用户界面；ElementUI提供了丰富的UI组件，可加速前端开发过程。 参考资源链接：[多人视频会议前端项目：Springboot与WebRTC的结合](https://wenku.csdn.net/doc/6jkpejn9x3?spm=1055.2569.3001
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Android应用显示Ignaz-Taschner-Gymnasium取消课程概览

资源摘要信息:"Android应用'vertretungsplan-itg-android'是专门为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生设计的，旨在让他们能够快速查看和了解已取消的课程情况。此应用程序具有的关键特征包括提供一个快速概述已取消课程的功能，适合学生在移动中查看，以及自动更新课程信息的能力，以确保显示的是最新数据。开发该应用的编程语言是Java，它是一种广泛使用的通用编程语言，特别适合开发Android应用程序。" 以下是根据标题、描述和标签生成的知识点： 1. Android应用开发：Android应用是基于Linux内核的操作系统，专为移动设备设计。应用的开发涉及到使用Android SDK（软件开发工具包）以及一种或多种编程语言，比如Java。 2. Java编程语言：Java是一种高级、面向对象的编程语言，广泛应用于各种平台的应用程序开发。Android应用开发中，Java提供了丰富的类库和API，方便开发者快速构建应用程序。 3. 应用功能设计：该应用的设计目的是为学生提供一个查看已取消课程的快速方式。快速概述的实现可能是通过简化用户界面和优化数据检索逻辑来完成的。 4. 移动应用的可用性：为了满足学生在路上使用的需求，应用程序可能具有响应式设计，以适应不同屏幕尺寸的设备，并确保内容在各种设备上都能清晰易读。 5. 数据更新机制：自动更新功能意味着应用程序能够在后台定期检查服务器上的新信息，并在有课程变动时及时将最新的课程状态提供给用户，无需用户手动刷新或更新应用。 6. 教育行业应用：这类应用程序通常针对特定的教育机构，提供学生和教职工特定的服务。在这个案例中，应用程序是为Ignaz-Taschner-Gymnasium的学生定制的，它展示了如何利用技术为特定用户提供定制化的解决方案。 7. 项目管理与命名规范：从提供的文件名称"vertretungsplan-itg-android-master"可以推测，该应用程序可能是一个开源项目，"master"表明了这是一个主版本或者主分支，通常包含了最新的稳定代码。 8. 跨平台工具的缺失：尽管存在一些如React Native或Flutter这样的跨平台框架可以用来开发Android和iOS应用，但该项目使用Java进行开发，这可能意味着它是一个专为Android平台设计的应用程序。 9. 用户体验(UX)设计：应用程序的易用性和直观性是用户体验设计的关键组成部分。应用的快速概述和自动更新等功能的实现都需要综合考虑用户体验，以确保学生能够方便快捷地获得所需信息。 10. 应用发布与维护：一旦开发完成，该应用程序需要通过Google Play Store或其他Android应用市场发布，并且需要定期更新和维护以修复可能存在的bug和提升用户体验。 综上所述，该Android应用不仅满足了特定用户群体的需求，还体现了应用开发过程中的关键考虑因素，如用户体验、数据管理、项目维护以及Java编程语言的运用。