マシンラーニングでカウント/数量を使用してウェイトを追加するにはどうすればよいですか？

Question

私が過去に機械学習をしたとき、私は本質的に観測ごとに1つの行を持っていました。そのような場合、私はデータをラインごとにアルゴリズムに入力したばかりです。私の現在のデータでは、本質的に、1つの名前に多くのカウントがあるインデックスです。私の問題は1年で男性と女性の両方に関連する名前を持つことができ、それを数えて重み付けする必要があります（私は名前に基づいて性別分類器を構築しています）。

多分それは簡単で、私はそれをしないのですが、個々の行にモデルを拡大せずに読み込むための簡単な方法があります：私は私のデータがどのように見えるかの例として、以下の画像が含まれていますこれを機械学習アルゴリズムに組み込み、Count列を使用して重みを表します。私は主に、SciKit学習ツールの使用を計画しています。

Answer 1

私は単にpandas groupby関数を使用し、頻度+性別を列として持つと思います。あなたが始めるために参照することができ、以下のコード：

yourDataFrame = pd.DataFrame(colums=["Name","Gender","Age","SourceFile"]) 
yourDataFrame["Count"] = 1 
dummyDf = yourDataFame.groupby(["Name","Gender"]).count("Count") 

今、あなたはカウント/重みのためyourDataFrameとdummydfを組み合わせたシンプルなルックアップ関数を作ることができます。