Question

我不知道我是否可以清楚地问这个问题，但在这里我试试！

我有一个分类问题，我必须根据他的收入组来预测一个人的信用评分。我使用过这段代码：

for /f "tokens=1-3 delims=,D" %i in ('type dateidx.csv ^| find /i "%date:~10,4%%date:~4,2%%date:~7,2%"') do (set dateidxnum=%j)
set /a days12ago=%dateidxnum%-12
set /a days6ago=%dateidxnum%-6
for /f "tokens=1 delims=," %m in ('type dateidx.csv ^| find "D%days12ago%"') DO (for /f "tokens=1 delims=," %q in ('type dateidx.csv ^| find "D%days6ago%"') DO (echo %m-%q.xlsx))

现在我像往常一样有一个数据表，如下所示：

dta.groupby(['income_bracket'])['credit_score'].get_values()

说明：上面的数据表明，例如，一个人“非常低”的人。 0.0信用评分的收入等级为2340，信用评分1.0为456。

现在，有什么方法可以做一些事情：如果一个人在income_bracket中，那么预测他的credit_score将是MAX（该收入范围内的信用评分）？例如，如果某人的收入等级为“高”，那么我可以预测他的credit_score将为MAX（54,657）= 657 = 1.0

我想要的所需输出：newdata - ＆gt; income_group =＆＃39; high＆＃39; ---＆GT; credit_score = 1（因为我知道在高收入群体中MAX值是657，属于1.0的信用评分

请帮助我实现这一目标。

Answer 1

您需要idxmax获取index每组的val值，#dta.reset_index(inplace=True) #dta = dta.reset_index().rename(columns={0: 'val'}) print (dta) income_bracket credit_score val 0 very low 0.0 2340 1 very low 1.0 456 2 moderate 0.0 1234 3 moderate 1.0 657 4 high 0.0 54 5 high 1.0 657 6 very high 0.0 9 7 very high 1.0 1234中的最大值，然后按ix选择这些行：

print (dta.groupby(['income_bracket'], sort=False)['val'].idxmax())
income_bracket
very low     0
moderate     2
high         5
very high    7
Name: val, dtype: int64

#select all columns
print (dta.ix[dta.groupby(['income_bracket'], sort=False)['val'].idxmax()])
  income_bracket  credit_score   val
0       very low           0.0  2340
2       moderate           0.0  1234
5           high           1.0   657
7      very high           1.0  1234

#select columns income_bracket and credit_score
print (dta.ix[dta.groupby(['income_bracket'], sort=False)['val'].idxmax(), 
             ['income_bracket','credit_score']])
  income_bracket  credit_score
0       very low           0.0
2       moderate           0.0
5           high           1.0
7      very high           1.0

#select column credit_score    
print (dta.ix[dta.groupby(['income_bracket'], sort=False)['val'].idxmax(), 'credit_score'])
0    0.0
2    0.0
5    1.0
7    1.0
Name: credit_score, dtype: float64

ul.super-child:last-child, ul.super-child:nth-last-child(2) {
   right: 0px;
}

如何组合两列以使第三列从方法中获取属性？

1 个答案: