将函数结果附加到数据框
Append function outcome to a dataframe
我尝试将依赖于循环的值分配给 python 中的数据帧。
我有以下起始数据框:
thres = 0.1
d = { 'T': [0.], 'TN': [0], 'FN': [0], 'FP':[0], 'TP':[0]}
dataframef = pd.DataFrame(data=d)
我的起始变量 thres
。
现在我进入我的循环:
while thres <= 0.4:
a = { 'T': [0], 'TN': [0], 'FN': [0], 'FP':[0], 'TP':[0]}
dataframe = pd.DataFrame(data=a)
y_pred = predictionthreshold(RandomForestClassifier(random_state=42), thres)
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test.ravel(), y_pred).ravel()
dataframe.loc[0]['T'] = thres
dataframe.loc[0]['TN'] = tn
dataframe.loc[0]['FP'] = fp
dataframe.loc[0]['FN'] = fn
dataframe.loc[0]['TP'] = tp
dataframef = dataframef.append(dataframe, ignore_index=True)
thres=thres+0.1
我的结果是:
T TN FN FP TP
0 0.0 0 0 0 0
1 0.0 0 0 0 0
2 0.0 0 0 0 0
3 0.0 0 0 0 0
4 0.0 0 0 0 0
我会期待一些东西,它会逐步填充数据框:
T TN FN FP TP
0 0.1 1 0 0 0
1 0.2 0 3 0 0
2 0.3 0 0 2 0
3 0.4 0 0 0 0
4 0.5 0 4 0 4
哪里出错了?有没有优雅的方法来避免循环?
像这样更改分配:
dataframe.loc[0,'T'] = thres
dataframe.loc[0,'TN'] = tn
dataframe.loc[0,'FP'] = fp
dataframe.loc[0,'FN'] = fn
dataframe.loc[0,'TP'] = tp
使用 dataframe.loc[0]['TP'] = tp
时,您将 tp
分配给副本,而不是原始数据帧。有关详细信息,请参阅 Returning a view versus a copy。
我尝试将依赖于循环的值分配给 python 中的数据帧。
我有以下起始数据框:
thres = 0.1
d = { 'T': [0.], 'TN': [0], 'FN': [0], 'FP':[0], 'TP':[0]}
dataframef = pd.DataFrame(data=d)
我的起始变量 thres
。
现在我进入我的循环:
while thres <= 0.4:
a = { 'T': [0], 'TN': [0], 'FN': [0], 'FP':[0], 'TP':[0]}
dataframe = pd.DataFrame(data=a)
y_pred = predictionthreshold(RandomForestClassifier(random_state=42), thres)
tn, fp, fn, tp = confusion_matrix(y_test.ravel(), y_pred).ravel()
dataframe.loc[0]['T'] = thres
dataframe.loc[0]['TN'] = tn
dataframe.loc[0]['FP'] = fp
dataframe.loc[0]['FN'] = fn
dataframe.loc[0]['TP'] = tp
dataframef = dataframef.append(dataframe, ignore_index=True)
thres=thres+0.1
我的结果是:
T TN FN FP TP
0 0.0 0 0 0 0
1 0.0 0 0 0 0
2 0.0 0 0 0 0
3 0.0 0 0 0 0
4 0.0 0 0 0 0
我会期待一些东西,它会逐步填充数据框:
T TN FN FP TP
0 0.1 1 0 0 0
1 0.2 0 3 0 0
2 0.3 0 0 2 0
3 0.4 0 0 0 0
4 0.5 0 4 0 4
哪里出错了?有没有优雅的方法来避免循环?
像这样更改分配:
dataframe.loc[0,'T'] = thres
dataframe.loc[0,'TN'] = tn
dataframe.loc[0,'FP'] = fp
dataframe.loc[0,'FN'] = fn
dataframe.loc[0,'TP'] = tp
使用 dataframe.loc[0]['TP'] = tp
时,您将 tp
分配给副本,而不是原始数据帧。有关详细信息,请参阅 Returning a view versus a copy。