Вопрос или проблема
Я реализую модель машинного обучения и использую обучающую выборку из таблицы MySQL, и все это построено на Django. В основном все вычисления выполняются путем преобразования всех данных из таблицы MySQL в датафрейм.
df = pd.read_sql("select * from naivebayes_player",connection)
Однако у меня возникла проблема при сравнении значения столбца датафрейма со строкой.
У меня есть столбец с названием classification в таблице MySQL, который содержит 2 фиксированных значения ‘RS’ или ‘NRS’, хранящихся в формате varchar(10). Поскольку я преобразовал всю таблицу в датафрейм, каждый раз, когда я вычисляю количество значений ‘RS’ в столбце classification в датафрейме, он всегда возвращает 0. Но на самом деле есть 63 записи ‘RS’.
total_RS = df['classification'][df['classification']=='RS'].count()
В приведенной выше строке кода я пытаюсь найти все записи, где classification равно ‘RS’, что должно быть 63, но я получаю 0. Что я делаю не так?
Я пробовал вышеуказанный код при чтении данных из CSV вместо таблицы MySQL, и все работало нормально.
Я не вижу ничего явно неверного в вашем коде, но вы можете попробовать это вместо:
df['classification'].value_counts()['RS']
Если вы опустите индексацию в конце, вызов value_counts() четко покажет вам, какие значения появляются с какой частотой в столбце classification, что может помочь вам разобраться в том, что происходит, если это все еще не сработает.
Ответ или решение
Сравнение значений столбца DataFrame со строковым значением в Django: подробное руководство
При разработке моделей машинного обучения часто возникает необходимость в обработке и анализе данных, полученных из баз данных. В вашем случае, вы используете Django и SQLite для извлечения данных, которые затем конвертируются в объект DataFrame с использованием библиотеки Pandas. Однако, как вы отметили, проблема возникает при сравнении значений столбца DataFrame с фиксированными строковыми значениями.
Проблема: Сравнение и подсчет значений
Ваша цель состоит в том, чтобы подсчитать количество записей со значением ‘RS’ в столбце classification вашего DataFrame. Ваш код выглядит следующим образом:
total_RS = df['classification'][df['classification']=='RS'].count()Тем не менее, вы получаете 0 в качестве результата, хотя уверены, что в таблице должно быть 63 записи со значением ‘RS’. Причины этого могут быть разными, и мы рассмотрим основные из них.
Возможные причины проблемы
-
Различия в типах данных:
Убедитесь, что значения в столбцеclassificationявляются строками (тип данныхstr). Иногда, если данные загружаются из базы данных, они могут быть интерпретированы какobjectили даже содержать пробелы или другие невидимые символы.print(df['classification'].dtype) -
Пробелы или специальные символы:
Возможно, в данных есть неявные пробелы или другие символы, такие как невидимые символы. Проверьте это с помощью:print(df['classification'].unique()) -
Регистровая чувствительность:
Сравнение строк в Python чувствительно к регистру. Убедитесь, что ‘RS’ и ‘NRS’ имею т именно тот регистр, что и требуется. Попробуйте нормализовать данные к одному регистру:df['classification'] = df['classification'].str.strip().str.upper()
Решение мини-проблемы
Чтобы лучше понять, что происходит, вы можете использовать метод value_counts():
print(df['classification'].value_counts())Этот вызов покажет, сколько раз каждое значение встречается в столбце classification. Это поможет выявить возможные аномалии в данных.
Альтернативный способ подсчета
Если вам нужно получить количество записей со значением ‘RS’, вместо использования высокоуровневого способа, вы можете использовать метод:
total_RS = df['classification'].eq('RS').sum()Этот код использует метод eq() (эквивалент), который возвращает булев массив, и суммирует True (1) значения, что эффективно подсчитывает их количество.
Вывод
Используя приведенные рекомендации, вы сможете диагностировать и устранить проблемы с данными, загруженными из MySQL в DataFrame. Убедитесь, что данные чистые и корректного формата, а также не содержат лишних символов. Эти шаги помогут вам точно подсчитать количество записей ‘RS’ в вашем DataFrame и избежать потенциальных проблем в будущем.