想找到NA替换成其他的

可以使用字符串替换函数来完成这个任务。具体实现方式取决于你使用的编程语言和具体的字符串替换函数。在Python中，可以使用replace函数来实现字符串替换，例如：

new_string = old_string.replace("NA", "replacement")

这将把字符串中的所有 "NA" 替换为 "replacement"。

相关问题

如何将yolov5中的骨干网络替换成shufflenet

要将YOLOv5中的骨干网络替换为ShuffleNet，需要进行以下步骤：

1. 安装PyTorch和YOLOv5库，并下载ShuffleNet模型的权重。

2. 打开`models/yolo.py`文件，在`__init__`函数中找到骨干网络部分的代码，将其替换为ShuffleNet的代码。

3. 在`models/common.py`文件中，定义ShuffleNet的网络结构。

4. 加载ShuffleNet模型的权重。

以下是可能需要修改的`__init__`函数的示例代码：

class YOLOv5(nn.Module):
    def __init__(self, nc=80, anchors=(), ch=(), inference=False):  # inference时只使用detect部分
        super(YOLOv5, self).__init__()
        self.inference = inference
        self.stride = None  # strides computed during build
        self.grid = None  # exported onnx grid
        self.names = [''] * (nc if nc else 1)
        self.nc = nc  # number of classes
        self.no = nc + 5  # number of outputs per anchor
        self.nl = len(anchors)  # number of detection layers
        self.na = len(anchors[0]) // 2  # number of anchors per layer
        self.anchor_grid = torch.tensor(anchors).view(self.nl, 1, -1, 1, 1, 2).to(next(self.parameters()).device)  # normalized anchor grid
        self.register_buffer('anchors', self.anchor_grid.clone().view(self.nl, -1, 2))  # absolute anchors
        self.register_buffer('anchor_vec', self.anchor_grid.clone().view(self.nl, -1, 2).repeat(1, nc, 1))  # absolute anchor vector
        self.m = nn.ModuleList()
        self.save = []
        self.ch = ch  # input channels
        self.__construct()

    def __construct(self):
        # replace backbone with shufflenet
        backbone = shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True)
        # remove last 2 layers (fc and avgpool)
        backbone.layers = nn.Sequential(*list(backbone.children())[:-2])
        self.m.append(backbone)

        self.m.append(Conv(self.ch[-1], 512, 3, 2))  # 40
        self.m.append(Bottleneck(512, 512))
        self.m.append(Conv(512, 256, 3, 2))  # 80
        self.m.append(Bottleneck(256, 256))
        self.m.append(Conv(256, 256, 3, 2))  # 160
        self.m.append(Bottleneck(256, 256))
        self.m.append(Conv(256, 256, 3, 2))  # 320
        self.m.append(Bottleneck(256, 256))
        self.m.append(SPP(256, 256, [5, 9, 13]))
        self.m.append(Conv(512, 256, 1))
        self.m.append(UpSample(2))
        self.m.append(Conv(256 + 256, 256, 3, 1))
        self.m.append(Bottleneck(256, 256, shortcut=False))
        self.m.append(Conv(256, 128, 1))
        self.m.append(UpSample(2))
        self.m.append(Conv(128 + 256, 256, 3, 1))
        self.m.append(Bottleneck(256, 256, shortcut=False))
        self.m.append(Conv(256, 128, 1))
        self.m.append(UpSample(2))
        self.m.append(Conv(128 + 128, 256, 3, 1))
        self.m.append(Bottleneck(256, 256, shortcut=False))

        self.m.append(nn.Conv2d(256, self.no * self.na, 1))
        self.export = [self.nl - 1]  # detection layers
        self.freeze()

这里我们使用了预训练的ShuffleNet V2模型。需要安装shufflenet_v2模块，可以通过以下命令进行安装：

pip install shufflenet_v2_pytorch

在上面的代码中，我们移除了ShuffleNet V2模型的最后两层（全连接层和平均池化层），并将其作为YOLOv5的骨干网络。然后，我们添加了YOLOv5的检测头部，用于检测目标。

最后，我们需要加载ShuffleNet V2模型的权重。可以使用以下代码加载ShuffleNet V2模型的权重：

model = shufflenet_v2_x1_0(pretrained=True)
state_dict = torch.load('shufflenet_v2_x1_0.pth')
model.load_state_dict(state_dict)

请确保下载了ShuffleNet V2的预训练权重文件，并将其命名为`shufflenet_v2_x1_0.pth`。

na_index_1 = na_userid[na_userid['uniqueVisitorId'].isnull()].index.tolist() na_uniqueVisitorId = na_userid.iloc[na_index_1] nona_uniqueVisitorId = na_userid.drop(index=na_index_1) # 替换userid na_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['ip'] nona_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['uniqueVisitor'] # 将数据重新整合 con_data = pd.concat([nona_userid, na_uniqueVisitorId, nona_uniqueVisitorId], axis=0) con_data['userid'] = con_data['userid'].apply(lambda x: str(x)) con_data['reallID'] = con_data['userid'].rank() print(con_data) total_user = len(con_data['reallID'].drop_duplicates()) print('用户的总数:', total_user) # 数据清洗 # 寻找reallID.sessionid的全部组合 reallid_sessionid = con_data[['reallID', 'sessionid']].drop_duplicates() # 对reallID进行统计 reallid_count = pd.DataFrame(reallid_sessionid.groupby('reallID')['reallID'].count()) print(reallid_count) reallid_count.columns = ['count'] print(reallid_count) reallid_count['reallID'] = reallid_count.index.tolist() print(reallid_count)请解释代码

这段代码主要是对一个数据集进行了清洗和统计。具体来说：

首先，代码将数据集中的某些行中的 `uniqueVisitorId` 为空值的行提取出来，存储在 `na_uniqueVisitorId` 中，同时将这些行从原始数据集中删除，存储在 `nona_uniqueVisitorId` 中。然后，将 `na_uniqueVisitorId` 中的 `userid` 列替换成该行中的 `ip` 值，将 `nona_uniqueVisitorId` 中的 `userid` 则替换成 `na_uniqueVisitorId` 中的 `uniqueVisitor` 值。最后，将三个数据集按行合并成一个新的数据集 `con_data`，并为每个用户生成一个新的 `reallID` 列，表示其在数据集中的排名。

接下来，代码统计了所有可能的 `reallID` 和 `sessionid` 的组合，并对每个 `reallID` 进行了计数。这部分代码中，先用 `drop_duplicates()` 方法找到数据集中所有不同的 `reallID` 和 `sessionid` 组合，然后用 `groupby()` 和 `count()` 方法统计每个 `reallID` 出现的次数，并将结果保存在 `reallid_count` 中。最后，代码将 `reallid_count` 中的 `reallID` 列设置为索引，并打印出用户总数和每个用户的 `reallID` 和出现次数。