Привет, меня зовут Дмитрий, и сегодня я хочу поделиться с вами своим опытом работы с добавлением комбинаций столбцов, вычислимых столбцов и результатов кластеризации к исходному набору данных на языке программирования Python․
У меня была задача анализировать данные, в которых требовалось создавать новые столбцы, комбинируя существующие столбцы и применяя определенные вычисления․ Я использовал библиотеку pandas, которая предоставляет мощные функции для работы с данными․
Добавление комбинаций столбцов
Для добавления комбинаций столбцов я использовал метод assign из библиотеки pandas․ Например, если у меня были столбцы ″страна″ и ″город″, и я хотел создать новый столбец ″адрес″, содержащий комбинацию ″страна, город″, я использовал следующий код⁚
df df․assign(адресdf['страна'] ', ' df['город'])
Таким образом, я создал новый столбец ″адрес″, который содержит комбинацию значений из столбцов ″страна″ и ″город″․
Вычисляемые столбцы
Когда мне требовалось добавить вычисляемые столбцы к исходному набору данных, я использовал метод eval из библиотеки pandas․ Например, если у меня были столбцы ″цена″ и ″количество″, и я хотел создать новый столбец ″общая стоимость″ путем умножения цены на количество, я использовал следующий код⁚
df․eval('общая стоимость цена * количество', inplaceTrue)
Таким образом, я создал новый столбец ″общая стоимость″, который содержит результат вычисления цены умноженной на количество для каждой строки в исходном наборе данных․
Результаты кластеризации
Для реализации результатов кластеризации я использовал библиотеку scikit-learn․ Сначала я обработал и предобработал данные, а затем использовал алгоритм кластеризации, такой как метод k-средних․
Вот пример кода, который я использовал для кластеризации⁚
from sklearn․cluster import KMeans
kmeans KMeans(n_clusters3)
kmeans․fit(df)
df['кластер'] kmeans․labels_
В этом примере я использовал алгоритм k-средних для кластеризации данных в DataFrame df на 3 кластера․ Затем я добавил новый столбец ″кластер″ к исходному набору данных, содержащий метки кластеров для каждой строки․
В итоге, я успешно реализовал добавление комбинаций столбцов, вычислимых столбцов и результатов кластеризации к исходному набору данных на языке программирования Python․ Эти методы помогли мне эффективно анализировать и обрабатывать данные, а также получать новые инсайты из них․