python3.6 利用resample进行升采样

kiki_jchen 2017-11-15 04:18:08

请教各位，我在用python3.6进行升采样时，出现了以下问题：

resample以后的dataframe不能读取，只显示为DatetimeIndexResampler，这是怎么回事呢？如果想要显示出来应该怎么写？

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zhuangzhuangfiy 2018-12-20

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.bfill()

zhuangzhuangfiy 2018-12-20

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填充方式没写，后面加上填充方式.biff() .pad() .sum()之类的就行了

一、准备工作（1）Imblearn安装当遇到数据类别不平衡的时候，我们该如何处理。在Python中，有Imblearn包，它就是为处理数据比例失衡而生的。安装Imblearn，默认是在python3.6版本及以上。在安装的时候注意要使用管理员的权限，否则可能会报错，如果是windows系统，要是用管理员方式打开cmd窗口，如果是linux环境，需要加上sudo pip install imbalanced-learn （2）创造类别不平衡数据集 from sklearn.dataset

除了RandomOverSampler方法外，imbalanced-learn库中还有其他的上采样方法，例如SMOTE（Synthetic Minority Over-sampling Technique）等。针对这个问题，我们可以使用imbalanced-learn库中的RandomOverSampler方法进行上采样，从而平衡数据集。总之，通过使用imbalanced-learn库中的RandomOverSampler方法，我们可以轻松解决Python中的数据不平衡问题，提升模型的表现和预测效果。

《利用python进行数据分析》是一本利用python的Numpy、Pandas、Matplotlib库进行数据分析的基础介绍，非常适合初学者。重要的python库 NumPy http://numpy.org Pandas http://pandas.pydata.org matplotlib http://matplotlib.org IPython 和 Jupyter http://ipython.org http://jupyter.org Scipy http://scipy.org sci

最近要处理不平衡数据，在网上找到一个不平衡处理的python工具包，官方地址https://imbalanced-learn.org/stable/index.html Python库中Imblearn是专门用于处理不平衡数据，imblearn库包含了上采样、下采样、混合采样中的SMOTE、SMOTEENN、ADASYN和KMeansSMOTE等多种算法。首先：看一下安装的环境要求，第二步：在anaconda中创建一个imbalance的虚拟环境，name自定义imbalance，python

如何安装imlearn？有些库版本达不到要求：imblearn需要依赖某些Python模块（下面是最新版0.7.0的依赖要求避开所有坑的方法：下的满？咋办？直接给我换个源？换源？快乐换源采样后结果 [(0, 64), (1, 64), (2, 64)]随机过采样方法随机过采样是在少数类 [公式] 中随机选择一些样本，然后通过复制所选择的样本生成样本集 [公式] ，将它们添加到 [公式] 中来扩大原始数据集从而得到新的少数类集合 [公式] 。新的数据集 [公式] 。随机过采样查看结果过

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