Bibliothèque très utile. En seulement trois lignes de code, vous obtenez le même résultat que précédemment. Les pandas savent que la première ligne du CSV contenait des noms de colonnes et il les utilisera automatiquement. Écrire un fichier CSV à l'aide de Pandas L'écriture dans ...
Python Pour convertir des octets en chaînes de caractères en Python, nous pouvons utiliser la méthode .decode(), en spécifiant l'encodage approprié. Actualisé16 janv. 2025·8 minde lecture Former plus de personnes ? Donnez à votre équipe l’accès à la plateforme complète DataCamp...
Aplatissement peu profond de la liste Python Une approche simple pour comprendre et visualiser est d’utiliser une double bouclefor. La première bouclefortraverse des listes imbriquées. La seconde boucleforitére sur les éléments de chaque liste imbriquée et les ajoute un par un à une ...
Si vous utilisez le paquetNumPypour le calcul scientifique en Python, vous pouvez aussi utiliser la fonctionnumpy.unique(). >>>importnumpy>>>names=['Bob','Stacy','Sarah','Jim','Stacy','Jim']>>>numpy.unique(names).tolist()['Bob','Jim','Sarah','Stacy'] ...
Pour cela, vous utiliserez la fonction intégrée de Python input(). tutorial_topic = input() print("The topic of today's tutorial is: ", end='') print(tutorial_topic) Powered By Print Function The topic of today's tutorial is: Print Function Powered By Dès que vous exécutez...
Python ## Plot the ROC curve; no need for pandas, because this uses the modelSummary objectmodelSummary = lrModel.stages[-1].summary plt.plot([0,1], [0,1],'r--') plt.plot(modelSummary.roc.select('FPR').collect(), modelSummary.roc.select('TPR').collect()) plt.xlabel('False Po...
Utiliser LightGBMRanker pour former un modèle de classementDans cette section, vous utilisez LightGBM pour créer un modèle de classement.Lisez le jeu de données. Python Copie df = spark.read.format("parquet").load( "wasbs://publicwasb@mmlspark.blob.core.windows.net/lightGBMRanker_train....
Python ## Plot the ROC curve; no need for pandas, because this uses the modelSummary objectmodelSummary = lrModel.stages[-1].summary plt.plot([0,1], [0,1],'r--') plt.plot(modelSummary.roc.select('FPR').collect(), modelSummary.roc.select('TPR').collect()) plt.xlabel('False Po...
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