- android - 多次调用 OnPrimaryClipChangedListener
- android - 无法更新 RecyclerView 中的 TextView 字段
- android.database.CursorIndexOutOfBoundsException : Index 0 requested, 光标大小为 0
- android - 使用 AppCompat 时,我们是否需要明确指定其 UI 组件(Spinner、EditText)颜色
我有两个问题,我相信它们都以日期格式发布。
我有一份包含日期和值的简历:
2012-01-03 00:00:00 95812
2012-01-04 00:00:00 101265
...
2016-10-21 00:00:00 93594
在我用 read_csv
加载它之后,我试图用以下方法解析日期:
X.Dated = pd.to_datetime(X.Dated, format='%Y-%m-%d %H:%M:%S', errors='raise')
我也尝试过:
dateparse = lambda x: pd.datetime.strptime(x, '%Y-%m-%d %H:%M:%S')
X = pd.read_csv('sales.csv', parse_dates=['Dated'], date_parser=dateparse)
和infer_datetime_format
参数。
所有这些似乎都工作正常,因为当我打印出来时日期看起来像:2012-01-03
。
当我试图在图表上绘制数据时出现问题,这一行:
ax.scatter(X.Dated, X.Val, c='green', marker='.')
给我一个错误:
TypeError: invalid type promotion
此外,当我尝试将它与 LinearRegression() 算法一起使用时,拟合命令工作正常但分数和预测给了我这个错误:
TypeError: Cannot cast array data from dtype('<M8[ns]') to dtype('float64') according to the rule 'safe'
我尝试了很多方法来修复它,但没有成功。任何帮助,将不胜感激。
最佳答案
ax.scatter
(目前)不接受 Pandas 系列,但它可以接受 Pandas 时间戳列表(例如 X['Dated'].tolist()
),或 dtype datetime64[ns]
的 NumPy 数组(例如 X['Dated'].values
):
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
X = pd.DataFrame({'Dated': [pd.Timestamp('2012-01-03 00:00:00'),
pd.Timestamp('2012-01-04 00:00:00'),
pd.Timestamp('2016-10-21 00:00:00')],
'Val': [95812, 101265, 93594]})
fig, ax = plt.subplots()
# ax.scatter(X['Dated'].tolist(), X['Val'], c='green', marker='.', s=200)
ax.scatter(X['Dated'].values, X['Val'], c='green', marker='.', s=200)
plt.show()
Under the hood, the ax.scatter
method calls
x = self.convert_xunits(x)
y = self.convert_yunits(y)
处理类似日期的输入。 convert_xunits
将 NumPy datetime64 数组转换为 Matplotlib datenums,但它将 Pandas 时间序列转换为 NumPy datetime64 数组。
因此,当 Pandas 时间序列作为输入传递给 ax.scatter
时,代码最终会在 this line is reached 时失败:
offsets = np.dstack((x, y))
np.dstack
尝试将其输入的数据类型提升为一种通用数据类型。如果 x
的数据类型为 datetime64[ns]
并且 y
的数据类型为 float64
,则
TypeError: invalid type promotion
被引发是因为没有与两者兼容的原生 NumPy dtype。
关于python - 散点图和线性回归的日期问题,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40220076/
[在此处输入图像描述][1]我正在努力弄清楚回归是否是我需要走的路线,以便解决我当前使用 Python 的挑战。这是我的场景: 我有一个 195 行 x 25 列的 Pandas Dataframe
我想训练回归模型(不是分类),其输出是连续数字。 假设我有输入变量 X,其范围在 -70 到 70 之间。我有输出变量 Y,其范围在 -5 到 5 之间。X 有 39 个特征,Y 有 16 个特征,每
我想使用神经网络逼近 sinc 函数。这是我的代码: import tensorflow as tf from keras.layers import Dense from keras.models
我对 postgres 表做了一些更改,我想将其恢复到以前的状态。没有数据库的备份。有办法吗?比如,postgres 会自动拍摄快照并将其存储在某个地方,还是原始数据会永远丢失? 最佳答案 默认情况下
我有大约 100 个 7x7 因变量矩阵(所以有 49 个因变量)。我的自变量是时间。我正在做一个物理项目,我应该通过求解 ODE 得到一个矩阵函数(矩阵的每个元素都是时间的函数)。我使用了 nump
我之前曾被告知——出于完全合理的原因——当结果变量为二元变量时(即是/否、真/假、赢/输等),不应运行 OLS 回归。但是,我经常阅读经济学/其他社会科学方面的论文,其中研究人员对二元变量运行 OLS
您好,我正在使用生命线包进行 Cox 回归。我想检查非二元分类变量的影响。有内置的方法吗?或者我应该将每个类别因子转换为一个数字?或者,在生命线中使用 kmf fitter,是否可以对每个因素执行此操
作为后续 this question ,我拟合了具有定量和定性解释变量之间相互作用的多元 Logistic 回归。 MWE如下: Type |z|) (Intercept) -0.65518
我想在单个动物园对象中的多对数据系列上使用 lm 执行滚动回归。 虽然我能够通过以下代码对动物园对象中的一对数据系列执行滚动回归: FunLm seat time(seat) seat fm
是否有一种简单的方法可以在 R 中拟合多元回归,其中因变量根据 Skellam distribution 分布? (两个泊松分布计数之间的差异)?比如: myskellam <- glm(A ~ B
包含各种特征和回归目标(称为 qval)的数据集用于训练 XGBoost 回归器。该值 qval 介于 0 和 1 之间,应具有以下分布: 到目前为止,还不错。但是,当我使用 xgb.save_mod
这有效: felm(y ~ x1 + x2 | fe1 + fe2 | 0 | , data = data) 我想要: fixedeffects = "fe1 + fe2" felm(y ~ x1
这有效: felm(y ~ x1 + x2 | fe1 + fe2 | 0 | , data = data) 我想要: fixedeffects = "fe1 + fe2" felm(y ~ x1
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 我们不允许提问寻求书籍、工具、软件库等的推荐。您可以编辑问题,以便用事实和引用来回答。 关闭 7 年前。
我刚刚开始使用 R 进行统计分析,而且我还在学习。我在 R 中创建循环时遇到问题。我有以下案例,我想知道是否有人可以帮助我。对我来说,这似乎是不可能的,但对你们中的一些人来说,这只是小菜一碟。我有不同
是否可以在 sklearn 中使用或不使用(即仅使用截距)预测器来运行回归(例如逻辑回归)?这似乎是一个相当标准的类型分析,也许这些信息已经在输出中可用。 我发现的唯一相关的东西是sklearn.sv
假设我对一些倾斜的数据分布执行 DNN 回归任务。现在我使用平均绝对误差作为损失函数。 机器学习中的所有典型方法都是最小化平均损失,但对于倾斜来说这是不恰当的。从实际角度来看,最好尽量减少中值损失。我
我正在对公寓特征进行线性回归分析,然后预测公寓的价格。目前,我已经收集了我所在城市 13000 套公寓的特征。我有 23-25 个特征,我不确定在公寓价格预测中拥有如此多的特征是否正常。 我有以下功能
我是 ML 新手,对 catboost 有疑问。所以,我想预测函数值(例如 cos | sin 等)。我回顾了一切,但我的预测始终是直线 是否可能,如果可能,我该如何解决我的问题 我很高兴收到任何评论
我目前已经为二进制类实现了概率(至少我这么认为)。现在我想扩展这种回归方法,并尝试将其用于波士顿数据集。不幸的是,我的算法似乎被卡住了,我当前运行的代码如下所示: from sklearn impor
我是一名优秀的程序员,十分优秀!