古いデータフレームの情報を使って新しいPythonデータフレームの列の値を予測する方法

Question

私は2つのデータフレームdf1とdf2を持っているとしましょう。 df1には、userid、sexid、locationなどの複数の列があります.df2では、df1と同じ列がありますが、いくつかの予測アルゴリズムを使用して入力する必要があります。 私はちょうど初心者であり、別の種類の問題を試しました。だから私がそれを打ち砕くのを助けるかもしれないどんな助言か有用な参考文献は歓迎されます。

Answer 1

最小限例：

import pandas as pd 
from sklearn.linear_model import LogisticRegression 

df1 = pd.DataFrame({'sexid': list('MMFFMFFMMF'), 'x1': [0, 12, 2, 3, 4, 2, 0, 12, 12, 12], 'x2': [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]}) 

df2 = pd.DataFrame({'x1': [0, 12, 2, 3, 4, 2, 0, 12, 12, 12], 'x2': [0, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 1]}) 

X = df1[['x1', 'x2']] 
y = df1['sexid'] 

model = LogisticRegression() 

model.fit(X, y) 

model.predict(df2) 

返します

array(['F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'F', 'F', 'M', 'M', 'M'], dtype=object) 

は、私は非常にあなたがthisを読むことをお勧めします。