मेरे पास यह "के लिए" चक्र है, मैं इसे डेटा फ्रेम में सहेजना चाहता हूं। यह केवल उत्पाद हो सकता है या विराम चिह्न शामिल कर सकता है। लेकिन सबसे महत्वपूर्ण चीज जो मुझे चाहिए वह है उत्पादों को बचाना। जब मैं selRepo प्रिंट करता हूं तो यह केवल अंतिम उत्पाद को संग्रहीत करता है।

मुझे अन्य डेटा के साथ जुड़ने के लिए इसे डेटा फ्रेम में स्टोर करने की आवश्यकता है। मुझे इस उदाहरण से कोड मिला है: -recomendacion/

नोटबुक स्क्रीनशॉट

for i, aRepo in enumerate(user0[-5:]):
    selRepo = df_prod[df_prod['prod_id']==(aRepo+1)]
    print(selRepo['productos'] , 'puntaje:', users_predictions[usuario_ver][aRepo])

आउटपुट:

25    OSADIADESODORANTE
Name: productos, dtype: object puntaje: 5.180760670067219
20    EFFECTIVESINAROMAROLLON
Name: productos, dtype: object puntaje: 5.320436472896831
32    TEMPTATIONDESODORANTE
Name: productos, dtype: object puntaje: 5.7425065576284515
17    EFFECTIVEBRISAFLORALROLLON
Name: productos, dtype: object puntaje: 5.767411510805634
30    SOYSEXYFRESHCOLOGNE
Name: productos, dtype: object puntaje: 6.437717177503803
0
Joselin Intriago 3 अप्रैल 2020, 04:00
आपको एक चर बनाने का प्रयास करना चाहिए और परिणाम को वहां संग्रहीत करना चाहिए। पायथन डिक्शनरी की तरह।
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parlad
3 अप्रैल 2020, 04:42

2 जवाब

आप मूल्य प्रिंट कर रहे हैं जो लूप के लिए अंदर परिभाषित है। यही कारण है कि यह केवल अंतिम प्रिंट करता है। selRepo = df_prod[df_prod['prod_id']==(aRepo+1)] लाइन के बाद आपको उस मान को एक पूर्वनिर्धारित सूची में जोड़ना होगा। यह सभी मूल्यों के माध्यम से लूप करेगा और उन्हें एक सूची में जोड़ देगा। फिर उसके बाहर से लूप के लिए आप सभी मूल्यों या किसी भी मूल्य को प्रिंट और देख सकते हैं जो आप चाहते हैं

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Elmar 3 अप्रैल 2020, 04:38

एक अजगर चर बनाने का प्रयास करें और परिणाम को वहां संग्रहीत करें। चर डेटा संरचना की आपकी आवश्यकता पर निर्भर हो सकता है। इस नमूने में, मैंने डिक्शनरी का इस्तेमाल किया।

# creating empty dictionary
mydata = dict() 
for i, aRepo in enumerate(user0[-5:]):
    selRepo = df_prod[df_prod['prod_id']==(aRepo+1)]
    mydata = "Store whatever output you want to store."

अब आप mydata वेरिएबल का उपयोग कर सकते हैं जिसमें सारा डेटा होगा। DataFrame के लिए, आप नया DataFrame बना सकते हैं और उसमें स्टोर कर सकते हैं और साथ ही आप डिक्शनरी को डेटाफ्रेम में बदल सकते हैं (हमेशा एक अच्छा विचार नहीं है, लेकिन मुझे नहीं पता कि आप किस डेटाफ्रेम का उपयोग कर रहे हैं)।

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parlad 3 अप्रैल 2020, 04:50