Сравнение двух столбцов и фильтрация столбцов с соседними классами

Question

Так что здесь классы из "восемь двадцать". Числа написаны в символах .... Я получил таблицу, где прогнозы не равны фактическому значению, когда классификатор предсказывает класс. Теперь я хочу таблицу, где классификатор пропускает класс одним соседним классом. Например из таблицы выше я хочу только столбцы

    predictions   actual
8013  fifteen     sixteen
5146  sixteen     seventeen
5691  seventeen   sixteen
13255 sixteen     fifteen
13921 thirteen    fourteen
13077 fourteen    fifteen

Answer 1

Используйте boolean indexing с преобразованием обоих столбцов в числа c и добавлением фильтрации 1 и вычитанием 1 из actual цепочки столбцов | для побитового OR, Series.eq используется для проверки, равны ли значения:

print (df)
      predictions     actual
8013      fifteen     twenty
5146      sixteen  seventeen
5691    seventeen    sixteen
13255     sixteen    fifteen
13921    nineteen   fourteen
13077    fourteen    fifteen

---

#https://stackoverflow.com/a/493788/2901002
def text2int(textnum, numwords={}):
    if not numwords:
      units = [
        "zero", "one", "two", "three", "four", "five", "six", "seven", "eight",
        "nine", "ten", "eleven", "twelve", "thirteen", "fourteen", "fifteen",
        "sixteen", "seventeen", "eighteen", "nineteen",
      ]

      tens = ["", "", "twenty", "thirty", "forty", "fifty", "sixty", "seventy", "eighty", "ninety"]

      scales = ["hundred", "thousand", "million", "billion", "trillion"]

      numwords["and"] = (1, 0)
      for idx, word in enumerate(units):    numwords[word] = (1, idx)
      for idx, word in enumerate(tens):     numwords[word] = (1, idx * 10)
      for idx, word in enumerate(scales):   numwords[word] = (10 ** (idx * 3 or 2), 0)

    current = result = 0
    for word in textnum.split():
        if word not in numwords:
          raise Exception("Illegal word: " + word)

        scale, increment = numwords[word]
        current = current * scale + increment
        if scale > 100:
            result += current
            current = 0

    return result + current

---

p = df['predictions'].apply(text2int) 
a = df['actual'].apply(text2int) 

df1 = df[p.eq(a+1) | p.eq(a-1)]

Или:

df1 = df[(p == a+1) | (p == a-1)]

---

print (df1)
      predictions     actual
5146      sixteen  seventeen
5691    seventeen    sixteen
13255     sixteen    fifteen
13077    fourteen    fifteen

Answer 2

вы можете изменить число, записываемое в строку, на int с помощью кода по адресу: Есть ли способ преобразовать числовые слова в целые числа?

Или, если у вас ограниченный диапазон, можно сделать это вручную с двумя словарями, такими как

prev_dict = {'sixteen':'fifteen', 'seventeen'}
next_dict = {'sixteen':'seventeen'}

и затем:

predict[(predict['prediction'] == predict['actual'].map(prev_dict)) | (predict['prediction'] == predict['actual'].map(next_dict))]