我的问题是for循环的每一步都会生成一个新的数据帧。我想把数据帧合并在一起,得到一个更大的数据帧,但是我的函数只返回结果的最后一步,而不是合并的结果
def crossV(clf,data,n):
cvResult=pd.DataFrame()
for i in range(n+2)[2:]:
cvResult=pd.DataFrame()
tt=array(tuple(x[1:i] for x in data))
qq=array(tuple(x[0] for x in data))
recall_rate=cross_validation.cross_val_score(clf, tt, qq, cv=10,scoring='recall')*100
precision_rate=cross_validation.cross_val_score(clf, tt, qq, cv=10,scoring='precision')*100
accuracy_rate=cross_validation.cross_val_score(clf, tt, qq, cv=10,scoring='accuracy')*100
index_i=Series(np.repeat(i-1,10))
classifier_i=Series(np.repeat(str(clf)[:7],10))
recall_rate=Series(recall_rate)
precision_rate=Series(precision_rate)
accuracy_rate=Series(accuracy_rate)
rate={"classfier":classifier_i,"model":index_i,"recall":recall_rate,"precision":precision_rate,"accuracy":accuracy_rate}
result=pd.concat(rate,axis=1)
cvResult=cvResult.append(result)
return(cvResult)
谢谢!你知道吗
这可能不是正确的答案,它更可读写的答案。你知道吗
我认为正确的逻辑应该是(但我可能大错特错):
你能试试这个让我们知道它是否有效吗? 我认为你的问题之一是你使用pd.concat公司(obj),obj应该是一个项目列表或pd系列.... 但你没有和其他任何东西联系。 我不需要使用变量“result”。 但是,我可能又错了。你知道吗
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