我是新来的机器学习和第一次尝试Sklearn。我有两个数据框，一个用于训练逻辑回归模型（具有10倍交叉验证）的数据和另一个用于使用该模型预测类（'0,1'）的数据。 这里是我到目前为止的代码使用教程我在Sklearn文档和Web上发现的位： import pandas as pd
import numpy as np
import sklearn
from sklearn.linear_mo
我想从数据框（df）获取列名并将它们关联到由spearmanr相关函数生成的结果数组。我需要将列名（a-j）与相关值（spearman）和p值（spearman_pvalue）关联起来。有没有一种直观的方式来执行此任务？ from scipy.stats import pearsonr,spearmanr
import numpy as np
import pandas as pd
df=
Duration Protocol Direction Label
12 tcp bi normal-V45
2 udp one Botnet-45
2 icmp bi Botnet-68
3 tcp one normal-V73
5 udp bi Background-tcp
3 icmp one Background
我想选择最后一列（
其实，我的问题是基于： Is there a faster way to update dataframe column values based on conditions? 因此，数据应该是： import pandas as pd
import io
t="""
AV4MdG6Ihowv-SKBN_nB DTP,FOOD
AV4Mc2vNhowv-SKBN_Rn Cash 1,FOO
我有一个拥有帐户信息和取消原因的熊猫数据框。我清理了数据/词组化/删除了我自己的停用词来提出n克和频率。如何将所有ngram添加回原始数据集，以便频率与帐户级别信息一致？理想情况下，我希望采取这种方式并输出一份我可以提供给企业的文件。 有没有一种方法可以使用稀疏矩阵来实现这一点？不确定这是否可行，甚至可以扩展到更大的数据集。 下面是我想附加到原始数据帧的一些频率的图片。 frequencies c