将两个1*n的DataFrame组合成2*n的DataFrame数据
时间: 2023-11-30 10:02:47 浏览: 29
可以使用 pandas 的 concat 函数来将两个 1*n 的 DataFrame 组合成 2*n 的 DataFrame 数据。假设两个 DataFrame 分别为 df1 和 df2,代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建两个 1*n 的 DataFrame 数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3]})
df2 = pd.DataFrame({'B': [4, 5, 6]})
# 使用 concat 函数将两个 DataFrame 组合成 2*n 的 DataFrame 数据
df = pd.concat([df1, df2], axis=1)
print(df)
```
输出结果为:
```
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
```
其中,`axis=1` 表示在列方向上进行拼接,即将两个 DataFrame 沿着列方向组合成一个新的 DataFrame。如果是在行方向上进行拼接,则需要将 `axis` 参数设置为 0。
相关问题
cf2kg_train_data = pd.DataFrame(np.zeros((self.n_cf_train, 3), dtype=np.int32), columns=['h', 'r', 't']) # 创建一个表3列 cf2kg_train_data['h'] = self.cf_train_data[0] # 现在的cf_train_data应该是train.txt和kg_final两个数据拼接在一起的表 cf2kg_train_data['t'] = self.cf_train_data[1] # 整个反的 inverse_cf2kg_train_data = pd.DataFrame(np.ones((self.n_cf_train, 3), dtype=np.int32), columns=['h', 'r', 't']) inverse_cf2kg_train_data['h'] = self.cf_train_data[1] inverse_cf2kg_train_data['t'] = self.cf_train_data[0] self.kg_train_data = pd.concat([kg_data, cf2kg_train_data, inverse_cf2kg_train_data], ignore_index=True) # 拼接 self.n_kg_train = len(self.kg_train_data)
这段代码主要是用于将协同过滤和知识图谱两个数据源进行整合,构建一个新的知识图谱数据集。具体实现过程如下:
1. 创建一个3列的表`cf2kg_train_data`,列名为'h', 'r', 't',用于存储协同过滤数据转化后的知识图谱三元组。
2. 将协同过滤数据中的用户ID和物品ID分别赋值给`cf2kg_train_data`表中的'h'和't'列。
3. 创建一个与`cf2kg_train_data`表结构相同且所有元素都为1的表`inverse_cf2kg_train_data`,用于存储协同过滤数据转化后的知识图谱三元组的反向三元组。
4. 将协同过滤数据转化后的知识图谱三元组和反向三元组合并到原有的知识图谱数据集`kg_data`中,得到一个新的知识图谱数据集`self.kg_train_data`,并将其长度赋值给`self.n_kg_train`。
这样做的目的是将协同过滤数据集转化为知识图谱数据,以便于后续使用知识图谱的方法和算法进行推荐或预测。同时,由于协同过滤数据集是基于用户和物品的关系进行建模的,因此将其转化为知识图谱数据集可以更好地与其他基于知识图谱的数据源进行整合和融合,从而提高推荐或预测的准确性和效果。
网格搜索找到XGBoost 的n_estimators和learning_rate的最优组合并用热力图可视化
好的,首先需要导入必要的库和数据集。这里使用的是sklearn自带的Iris数据集。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBClassifier
import seaborn as sns
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
```
接下来,我们定义一个字典参数`param_grid`来设置网格搜索的参数范围。这里我们设置了`n_estimators`和`learning_rate`两个参数的范围。
```python
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200, 300],
'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.5, 1]
}
```
然后,我们实例化一个XGBClassifier,并将其传入GridSearchCV中进行网格搜索。
```python
# 实例化XGBClassifier
xgb_model = XGBClassifier()
# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(xgb_model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X, y)
```
最后,我们将每组超参数的测试结果可视化为热力图,以便更好地观察最优组合。
```python
# 获取每组参数的测试结果
results = grid_search.cv_results_
params = results['params']
scores = results['mean_test_score']
# 将测试结果可视化为热力图
results_df = pd.DataFrame(params)
results_df['score'] = scores
results_df = results_df.pivot('n_estimators', 'learning_rate', 'score')
sns.heatmap(results_df, annot=True, cmap='YlGnBu')
```
完整代码如下:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from xgboost import XGBClassifier
import seaborn as sns
# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
# 定义参数范围
param_grid = {
'n_estimators': [50, 100, 200, 300],
'learning_rate': [0.01, 0.1, 0.5, 1]
}
# 实例化XGBClassifier
xgb_model = XGBClassifier()
# 网格搜索
grid_search = GridSearchCV(xgb_model, param_grid=param_grid, cv=5, scoring='accuracy')
grid_search.fit(X, y)
# 获取每组参数的测试结果
results = grid_search.cv_results_
params = results['params']
scores = results['mean_test_score']
# 将测试结果可视化为热力图
results_df = pd.DataFrame(params)
results_df['score'] = scores
results_df = results_df.pivot('n_estimators', 'learning_rate', 'score')
sns.heatmap(results_df, annot=True, cmap='YlGnBu')
```
运行后,会得到一个热力图,其中最深的颜色代表最优的测试结果。
![image.png](attachment:image.png)
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