Cenhelm的博客

我在建立新特征时，因为需要groupby对id进行划分，所以在这之前，我用id和time对dataframe进行了排序，建立好新特征后，输出后每次的结果都不一样，检查发现将某个id的特征值赋给了另一个id，然后这个问题卡了我两天。无奈之下我只能一个id一个id的用索引挨个赋值。后来经过师兄提醒，dataframe里面的索引是不可靠的，尽量不要用索引。然后我觉得可能是排序后的索引出了问题。以为groupby划分后再经过运算后，是按照当时分类好的顺序展示的，也就是相同id的特征值是在一起的，而且这个索引也是混

df['score'] = df.apply(lambda x: ...)df['score'] = df.loc[0:1].apply(lambda x: ...)df.loc[0:1]['score'] = df.loc[0:1].apply(lambda x: ...)这三个效果完全不一样，第一个是对df的全部score列应用lambda函数，第三个是对df前两行的score列应用lambda，第二个会在第三个基础上把其他行的值给覆盖为NAN。这玩意卡了我半天，一直输出为空值，气死我了。

目录问题描述数据描述回归方程代码描述结果分析问题描述已知飞机上一时刻的位置坐标（x，y，z），用线性回归（普通最小二乘法）预测下一个时刻的坐标x数据描述回归方程代码描述import pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom air_combat.code.txtToCsv import TxtToCsvfrom sklearn.mod