所以我当时正在研究一些数据集，然后尝试使用熊猫进行分析，结果偶然发现了以下错误..，我的大脑呆
我有一个分类和连续性特征的数据集，其中许多缺少要素。我想知道我是否可以使用相应的计算机来填
我有2个数据框，其值分别为：
df1：
<img src="https://i.stack.imgur.com/CBKAt.png" alt="enter image description here"
我有一个数据框，其中的一列中有一些行具有数组值，而不是单个int64值。我要删除所有这些行。
我正在训练一个模型来预测未来的降雨数据。我已经完成了模型的训练。
我正在使用此数据集：<a href="h
在合并之前，我已经处理了列中的nan值。
<pre><code>sales_df['built'].unique()
</code></pre>
<blockquote>
a
当前有一个类似于以下内容的数据框：
<pre><code> salary job title Raiting Company_Name Location Seniority
我正在使用从sklearn.preprocessing导入MinMaxScaler
具有以下代码和数据集：
<pre><code>df = pd.DataFrame({
"A&#
我正在尝试将下面的输入数据框转换为输出数据框
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>import pandas as p
我正在尝试对单个pandas数据框列进行一次性编码。这就是我所拥有的：
<pre><code>OH_encoder = OneHotEncoder(h
我当前的数据框如下：
<pre><code> salary job title Raiting Company_Name Location Seniority Excel_needed
0 100
<pre><code>from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = df.values[:,1:]
X = np.nan_to_num(X)
Clus_dataSet = StandardScaler().fit_tr
<pre><code>I have saved the csv file as well as .py file in the same directory. And I am reading the csv file.
data = p
这里是数据集，其中包含将人员分配给角色的时间，并具有其和开始日期以及年份月，以便按其在该角
我正在尝试将所有非数字列转换为数字数据类型，但是会通过错误
TypeError：参数必须是字符串或
<a href="https://stackoverflow.com/questions/47185586/logistic-regression-valueerror-classification-metrics-cant-handle-a-mix-of-c">I ha
我有300个采集点，我需要根据GEO COORDINATE将其聚类。但是我所有集群的上限应该是8，下限是5。如何在Pyth
<pre><code>from sklearn.datasets import load_digits
digits=load_digits()
import pandas as pd
df= pd.DataFrame(data= digits.data, columns=dig
我想用目标值绘制某些输入变量的部分依赖图。我使用sklearn训练了梯度提升模型，然后使用获得的模型
我正在尝试使用交叉验证来划分一些数据，但设置x和y可以正常工作，但是输入时
<pre><code>clf = svm.SVC
