问题[dataframe]

有一个包含每日 df 数据的数据框：

    date    quantity    sum
0   2021-12-30  2   10
1   2021-12-31  1   10
2   2022-01-01  1   11
3   2022-01-02  3   20
4   2022-01-03  1   12
5   2022-01-04  1   12
6   2022-01-05  1   12
7   2022-01-06  1   10
8   2022-01-07  1   10
9   2022-01-08  1   10
10  2022-01-09  1   10
11  2022-01-10  1   10
12  2022-01-11  1   10
13  2022-01-12  1   10

你需要在此基础上得到一个新的数据框df1，但是每周一次。即把除日期以外的所有列的所有数据加起来，把最后一行的数据写入日期。结果应该是这样的

    date    quantity    sum
0   2022-01-05  10  87
1   2022-01-12  7   70

我不明白我该怎么做？没有数据透视表，没有聚合，没有过滤让我思考

我有这个数据框：

简而言之：该表包含薪水级别，其中存在依赖关系：类别越高，薪水越高。在我的例子中，由于某种原因，“年龄”特征的权重在预测中的作用比排名特征更大。输入新数据时问题听起来像这样（数字= 4，年龄= 17）给出的预测等于= 36000，尽管理论上存在类别依赖性，但由于某种原因，模型更多地考虑了权重“年龄”比“razryad”？？？或者我没有正确构建模型，或者我需要自己增加“razryad”的重量？尽管从理论上讲，模型本身应该发现这种对放电的依赖性

import pandas as pd
import numpy as np
import time
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 

df_json = pd.read_json('dataframes//test_data.json')
X_test = df_json[['razryad', 'age']].reset_index(drop=True)    # 
y_test = df_json['salary']         #

model = RandomForestClassifier()    # выбираем модель обучения: Случайный лес класссификация
model.fit(X_test, y_test) # обучаем модель

# подаем новые данные для выдачи прогноза ожидаемой зарплаты
example_test = {'razryad': [4], 'age': [11]}

example_df_test = pd.DataFrame(example_test)
res = model.predict(example_df_test)    # предсказывает данные
print(f"\nПредсказанные данные:\n{res=}")

我想用神经网络创建一个人工智能，通过摄像头确定一个人是否系安全带。但是学习需要图片。我在哪里可以找到专门针对我的任务的图片？

有一个数据集DataFrame。它有一个 key_skills 列。在 key_skills 中，每一行要么是一个空列表，要么是一个字典列表，格式如下：

 [{'name': 'PHP'}, {'name': '1С-Битрикс'}, {'name': 'Git'}, {'name': 'MySQL'}, {'name': 'CSS3'}, {'name': 'ООП'}, {'name': 'API'}, {'name': 'HTML5'}]

如何计算名称的每个元素？也就是说，获取值：PHP、1C-Bitrix、Git、MySQL 等。

这是我在列中获取字典值的方式，但这不适用于字典列表：

df['skills'] = df['key_skills'].map(lambda x: x.get("name", np.nan) if isinstance(x, dict) else np.nan)

在读取一些数据集时，我的数据有问题，所有值\u200b\u200bare都等于NaN。例如，在泰坦尼克号火车数据集上，尽管这在大多数数据集上都不会发生。可能是什么错误？ titanic = pd.read_csv('train.csv') titanic