machine-learning - 在 GraphLab Sframe 中过滤和显示值？

Question

所以，一周前我开始使用 Graphlab 来参加我的机器学习类(class)。我对 Graphlab 还很陌生，我通读了 API，但无法完全得到我正在寻找的解决方案。那么，问题来了。我有多个列的数据，例如卧室、浴室、平方英尺、邮政编码等。这些基本上是特征，我的目标是使用各种机器学习算法来预测房屋的价格。现在，我应该找到邮政编码为 93038 的房屋的平均价格。因此，我将问题分解为更小的部分，因为我很天真，决定利用我的直觉。这是我到目前为止所尝试的。首先，我试图找到一种方法来创建一个过滤器，这样我就可以只提取邮政编码为 - 93038 的房屋的价格。

import graphlab
sf = graphlab.SFrame('home_data.gl')
sf[(sf['zipcode']=='93038')] 

这些向我显示了邮政编码为 93038 的所有列，但我只想显示值为 93038 的价格和邮政编码列。我尝试了很多不同的方法，但就是无法弄清楚。

此外，假设我想查找邮政编码值为 93038 的价格平均值。我该怎么做？

提前致谢。

Answer 1

你可以尝试:

import graphlab as gl
sf = gl.SFrame({'price':[1,4,2],'zipcode':['93038','93038','93037']})

# Filtering
filter_sf = sf[(sf['zipcode']=='93038')] 

# Displaying
print filter_sf[['price', 'zipcode']]

# Averaging a column
print filter_sf['price'].mean()