python - 如何使用旧数据框中的信息预测新Python数据框中的列值

Question

假设我有两个数据帧 df1 和 df2。在 df1 中，我有几个列，例如 userid、sexid、location 等。在 df2 中，我有与 df1 中所有相同的列，除了 sexid 之外，我需要使用一些预测算法来填充它。我只是一个初学者，我尝试了另一种问题。因此，欢迎任何可以帮助我破解它的建议或有用的引用。

Answer 1

一个最小的例子:

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression

df1 = pd.DataFrame({'sexid': list('MMFFMFFMMF'), 'x1': [0, 12, 2, 3, 4, 2, 0, 12, 12, 12], 'x2': [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]})

df2 = pd.DataFrame({'x1': [0, 12, 2, 3, 4, 2, 0, 12, 12, 12], 'x2': [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]})

X = df1[['x1', 'x2']]
y = df1['sexid']

model = LogisticRegression()

model.fit(X, y)

model.predict(df2)

返回结果:

array(['F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'M'], dtype=object)

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