cluster_list = hotel_df['labels'].value_counts(dropna=False)表示什么意思
时间: 2023-06-05 09:07:26 浏览: 51
这是一个 Pandas DataFrame 中的操作,表示对 DataFrame 的 'labels' 列进行计数并返回一个包含计数结果的 Series。其中,value_counts() 是 Pandas 中的一个函数,dropna=False 表示保留缺失值。
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train_df = X_train.loc[X_train.level_group == grp] train_users = train_df.index.values valid_df = X_test.loc[X_test.loc[X_test.level_group == grp]] valid_users = valid_df.index.values train_labels = labels.loc[labels.q==q_no].set_index('session').loc[train_users] valid_labels = labels.loc[labels.q == q_no].set_index('session').loc[valid_users]
这段代码的功能是根据某个组别(level_group)把训练数据(X_train)和测试数据(X_test)分别筛选出对应的数据,并用这些数据的索引(index)生成相应的训练用户(train_users)和测试用户(valid_users)列表。然后,根据题目编号(q_no)从标签数据(labels)中筛选出相应的标签,再根据训练用户和测试用户列表,从标签数据中分别选出相应的训练标签(train_labels)和测试标签(valid_labels)。
在python中如何用循环达成df_A_0 = X[kms.labels_ == 0] df_A_1 = X[kms.labels_ == 1] df_A_2 = X[kms.labels_ == 2] df_A_3 = X[kms.labels_ == 3] df_A_4 = X[kms.labels_ == 4] m = np.shape(df_A_0)[1] df_A_0.insert(df_A_0.shape[1], 'label', 0) # 打标签 df_A_1.insert(df_A_1.shape[1], 'label', 1) df_A_2.insert(df_A_2.shape[1], 'label', 2) df_A_3.insert(df_A_3.shape[1], 'label', 3) df_A_4.insert(df_A_4.shape[1], 'label', 4)
你可以使用一个循环来遍历所有的标签,并为每个标签创建一个数据框。以下是示例代码:
```
for i in range(kms.n_clusters):
df_A_i = X[kms.labels_ == i]
m = np.shape(df_A_i)[1]
df_A_i.insert(m, 'label', i)
```
在这个循环中,我们使用 `range(kms.n_clusters)` 来遍历所有的标签。对于每个标签,我们使用布尔索引 `kms.labels_ == i` 来选择所有标签为 `i` 的数据点,并将其存储在名为 `df_A_i` 的数据框中。然后,我们计算数据框的列数 `m`,并将标签列添加到数据框中。
请注意,这个代码片段假设你已经导入了 `pandas` 和 `numpy`。如果没有,你需要在代码开头添加以下行:
```
import pandas as pd
import numpy as np
```