pandas colのアイテムをループし、scikitモデルを実行しプロットする方法は？

Question

レースの興味深いユーザーデータがあります。私はいつレースを終えようとしているのかを知っていて、いつ何が終わったのか分かっています。目標は、アスリートがいつ遅れて来るかを知ることです。私は、各運動選手のためにサポートベクターマシンを走らせ、決定境界をプロットしたいと思います。ここで

は、私が何をすべきかです：

import numpy as np 
import pandas as pd 
from sklearn import svm 
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions 
import matplotlib.pyplot as plt 


# Create arbitrary dataset for example 
df = pd.DataFrame({'User': np.random.random_integers(low=1, high=4, size=50), 
        'Planned_End': np.random.uniform(low=-5, high=5, size=50), 
        'Actual_End': np.random.uniform(low=-1, high=1, size=50), 
        'Late':  np.random.random_integers(low=0, high=2, size=50)} 
) 

# Fit Support Vector Machine Classifier 
X = df[['Planned_End', 'Actual_End']] 
y = df['Late'] 

clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo') 

for i, y in df['User']: 
    clf.fit(X, y) 
    ax = plt.subplot() 
    fig = plot_decision_regions(X=X, y=y, clf=clf, legend=2) 
    plt.title(lab) 
plt.show() 

私は次のエラーを取得する：TypeError: 'numpy.int64' object is not iterable - つまり、私は何とか列をループすることはできません。

私はそれがnumpyのデータ形式になると思いますか？それをどうすれば解決できますか？

Answer 1

だけ使用できるようにあなたのUserシリーズはnumpy.int64オブジェクトが含まれています。

for y in df['User']: 

をそして、あなたはどこでもiを使用しないでください。コードの残りの部分については

、これはいくつかの解を生成、それに応じて編集してください：

import numpy as np 
import pandas as pd 
from sklearn import svm 
from mlxtend.plotting import plot_decision_regions 
import matplotlib.pyplot as plt 


# Create arbitrary dataset for example 
df = pd.DataFrame({'User': np.random.random_integers(low=1, high=4, size=50), 
        'Planned_End': np.random.uniform(low=-5, high=5, size=50), 
        'Actual_End': np.random.uniform(low=-1, high=1, size=50), 
        'Late':  np.random.random_integers(low=0, high=2, size=50)} 
) 

# Fit Support Vector Machine Classifier 
X = df[['Planned_End', 'Actual_End']].as_matrix() 
y = df['Late'] 

clf = svm.SVC(decision_function_shape='ovo') 


y = df['User'].values 
clf.fit(X, y) 
ax = plt.subplot() 
fig = plot_decision_regions(X=X, y=y, clf=clf, legend=2) 
plt.title('lab') 
plt.show() 

Answer 2

トライiteritems（）

for i, y in df['User'].iteritems():