Question

我是python的新手。我正在尝试从https://github.com/ageron/handson-ml/blob/master/02_end_to_end_machine_learning_project.ipynb

获取住房指数数据集的子集

我已将数据集导入为“住房”。我正在尝试在显示所有中位数_p_value的图的上方仅画出第0.95分位数的离群值

import matplotlib.image as mpimg

housing.plot(kind="scatter", x="median_income", y="median_house_value",
             alpha=0.1)

这将得到所有行（i）的图，我正尝试为0.95分位数的mid_house_value的子集选择相应的medium_income行，并将它们绘制在顶部的橙色（j）中

到目前为止，这是我迄今为止的最佳尝试，

plt.plot(housing.groupby('median_house_value').quantile(q=quant)["median_income"], housing.groupby('median_house_value').quantile(q=quant).index.get_level_values('median_house_value'),"or")

通过这样做，我可以获得分位数中的位数_房屋_值行。

quantile = int(round(housing["median_house_value"].quantile(q=0.95)))
housing.median_house_value > quantile

我想最后得到两个熊猫数组，一个用于x轴，一个与第二个数组相对应的中值_收入行数组，第二个数组将是构成分位数的中值_房子_值行数组

谢谢。

Answer 1

IIUC-由于具有布尔索引# REQUIRED THRESHOLD quantile = int(round(housing["median_house_value"].quantile(q=0.95))) # FILTER BY BOOLEAN upper_housing = housing[housing["median_house_value"] > quantile] # PLOTTING housing.plot(kind="scatter", x="median_income", y="median_house_value", alpha=0.1, c='blue') upper_housing.plot(kind="scatter", x="median_income", y="median_house_value", alpha=0.1, c='red') plt.show()，因此只需过滤主数据集即可。

// SAME VALUES FROM THE FIRST ANSWER BUT WITH ANOTHER UPLOAD SYSTEM
if(Input::hasFile('imagen')) {
   $time = Carbon::now()->format('Y-m-d');
   $image = $request->file('imagen');
   $extension = $image->getClientOriginalExtension();
   $name = $image->getClientOriginalName();
   $fileName = $time."-".$name;
   // UPLOAD AND RUN YOUR SQL CODE IF YOU WANT ... 
   $path = \Storage::putFile('your_path', $image);
   # LARAVEL WILL GENRATE A UNIQUE FILE NAME ;) 
   return dd($path);

   // OR RETURN JSON RESPONSE IF YOU USE AJAX ;) 
   return response()->json([
     'title' => $fileName,
     'path' => $path,
     'status' => 'success'
   ]);
}

为熊猫中基于查询的选择获取相应列的简洁方法

1 个答案: