我有一个数据集如下
TryGetValue
我得到一个像这样的新变量
import pandas as pd
import sklearn
df= pd.DataFrame({'color': ['red', 'red,blue','red,blue,yellow', 'red,yellow', 'blue,yellow']})
同样我可以获得df['red'] = 0
df.ix[df['color'].str.contains("red") == True, 'red' ] =1
然后我必须在df['blue'] & df['yellow']
中使用它(我想申请class
)
pipeline
虽然有效,但我希望class Red():
def transform(self, X, y=None, **fit_params):
X['red'] = 0
X.loc[X['color'].str.contains("red") == True, 'red' ] = 1
return X['red'].values.reshape(len(X),1)
def fit_transform(self, X, y=None, **fit_params):
self.fit(X, y, **fit_params)
return self.transform(X)
def fit(self, X, y=None, **fit_params):
return self
生成class
。为每种“颜色”制作课程?在真实数据集中,有几十种“颜色”。
我是课堂上的新手,请在一个'blue' & 'yellow'
生成多个变量
答案 0 :(得分:0)
我感到很惊讶,但它确实有效
modelBuilder.Entity<NavigationMenu>()
.HasMany(e => e.MenuChildren)
.WithOptional(e => e.NavigationMenus2)
.HasForeignKey(e => e.NavigationMenuId);