基于不同列的值数据提取和基于不同列的复杂数据处理

如何解决基于不同列的值数据提取和基于不同列的复杂数据处理

需要从下面提供的数据框中提取值

我有一个密码

d2f/

以下代码的

输出是

我需要基于y值提取x列 ，这样，基于前5个最大值，我需要提取x值，这样我就只需要列名而没有其他内容

例如，如果对应的Y值位于 Y的前5个最大值中，则我仅需要 Change_LTV ，而不需要Change_LTV = -0.633700109225944

一旦有了，我就需要再次运行瀑布代码，并对另一个输入数字值为9

重复相同的过程

r<-showWaterfall(xgb,explainer,k1,X_test,1,type = "binary")

这些数字i / p值将改变，并且在上述情况下将是随机的，现在是 9 ，输入值将持续变化超过1000+，我需要存储所有结果来自一个数据帧中的不同输入

最终输出

以上输出仅供参考，我如何需要o / p只是一个示例

我需要将值从1更改为9,100,25 ...，依此类推，然后将所有结果堆叠到一个数据帧中，如输出所示

需要迭代相同的代码

r<-showWaterfall(xgb,9,type = "binary")

针对不同的输入值（将更改）

我尝试了这种方法，但是没有得到所需格式的结果

r<-showWaterfall(xgb,type = "binary")

解决方法

这是个主意。我按y排序输出（绝对值最高），取前五个x并清理了名称。 count_test的值和x中的名称被写入预定义的数据帧（df）中。

因此，结果可能像您的输出图像中那样组织。

library(tidyverse)

df <- data.frame(Inpuvalue = NA,Attribut1 = NA,Attribut2 = NA,Attribut3 = NA,Attribut4 = NA,Attribut5 = NA)

count_test<-c(1,9,100,22,45)
for (i in count_test)
{ 
  r<-showWaterfall(xgb,explainer,k1,X_test,i,type = "binary")
  
  attribut <-as.data.frame(r$data) %>%
    arrange(desc(y)) %>% 
    filter(x != "intercept") %>%
    slice(1:5) %>% 
    pull(x) %>%
    str_remove(.,"\\s=.*")
  
  df[which(i == count_test),] <- c(i,attribut)  

}

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