... 11 3 9 16 44 23 4 45 6 24 35 使用concat合并,設(shè)置參數(shù)axis=1,ignore_index=True pd.concat([df1,newdf],axis=1,ignore_index=True) 0 1 2 3 4 5 6 7 a 5.1 4.7 4.9 2.4 NaN NaN NaN NaN b 3.0 3.2 3.0 6.2 NaN ...
...concat函數(shù)的完整表達(dá),包含多個(gè)參數(shù),常用的有axis,join,ignore_index. concat函數(shù)的第一個(gè)參數(shù)為objs,一般為一個(gè)list列表,包含要合并兩個(gè)或多個(gè)DataFrame,多個(gè)Series
...f2原來(lái)的索引。 pd.concat([df1,df2]) 2.可以通過(guò)設(shè)置參數(shù)ignore_index=True,這樣索引就可以從0到n-1自動(dòng)排序了。 pd.concat([df1,df2],ignore_index = True) 3.如果想要沿水平軸連接兩個(gè)DataFrame,可以設(shè)置參數(shù)axis=1。 pd.concat([df1,df2],a...
...ex是0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 2,若要將index重置,請(qǐng)看例子二。 ignore_index (重置 index) #承上一個(gè)例子,并將index_ignore設(shè)定為T(mén)rue res = pd.concat([df1, df2, df3], axis=0, ignore_index=True) #打印結(jié)果 print(res) # a b c ...
...篩選最佳的特征 def choose_best_future(data_set: list, labels: list, ignore_index: list) -> int: 從特征向量中篩選出最好的特征,返回它的特征索引 result_dict = {} # { 索引: 信息增益值 } future_num = len(data_set[0]...
...ent], time: info[creationTime]}, ignore_index=True)df 翻頁(yè)操作 那么接下來(lái)就要尋找翻頁(yè)的關(guān)鍵了,下面用同樣的方法獲取第二頁(yè)、第三頁(yè)的url,進(jìn)行對(duì)比。 簡(jiǎn)單分析一下,page 字段是頁(yè)數(shù),翻頁(yè)會(huì)用到,...
...n.shape) # print(測(cè)試數(shù)據(jù)集:,test.shape) full = train.append(test,ignore_index=True) # print(合并后的數(shù)據(jù)集:,full.shape) # print(full.head(10)) 通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們可以知道,每一名乘客都對(duì)應(yīng)著一個(gè)12維數(shù)據(jù),其含義是: 1.Age:乘客年齡 2...
...n.shape) # print(測(cè)試數(shù)據(jù)集:,test.shape) full = train.append(test,ignore_index=True) # print(合并后的數(shù)據(jù)集:,full.shape) # print(full.head(10)) 通過(guò)實(shí)驗(yàn)結(jié)果我們可以知道,每一名乘客都對(duì)應(yīng)著一個(gè)12維數(shù)據(jù),其含義是: 1.Age:乘客年齡 2...
...er][level_info][current_level], message:message}, ignore_index=True)def save_to_csv(page_text): df = pd.DataFrame({ctime: [], like: [], uname: [], sex: [], ...
...lt;/p> 使用append()函數(shù)添加一行數(shù)據(jù),其中ignore_index=True,否則報(bào)錯(cuò) append()往往做法比較多的是添加一個(gè)另外一個(gè)dataframe的數(shù)據(jù)到原來(lái)數(shù)據(jù)上,爬蟲(chóng)時(shí)候用得比較多,將每一頁(yè)...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說(shuō)合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...