python中的子集h2o框架

Question

如何在python中对h2o帧进行子集化。 如果x是df并且Origin是变量，那么在pandas中我们通常可以进行子集化

x[x.Origin == 'AAF']

但是使用h2o框架时会出现以下错误：“H2OResponseError：服务器错误java.lang.IllegalArgumentException：错误：'x.hex'的名称查找失败”

Answer 1

有许多不同的方法可以逐行切割H2OFrame。 “ 切片行 ”的“H2O用户指南”部分概述了这些方法。

以下是使用Iris数据集基于设置为特定值的列对H2OFrame进行子集化的Python示例：

import h2o
h2o.init()

# Load data
path = "http://h2o-public-test-data.s3.amazonaws.com/smalldata/iris/iris_wheader.csv"
df = h2o.import_file(path=path)

# Subset data
mask = df["class"] == "Iris-setosa"
newdf = df[mask, :]

# equivalent to both of these, which also work
# newdf = df[df["class"] == "Iris-setosa", :]
# newdf = df[df["class"] == "Iris-setosa"]

newdf = df[df["class"] == "Iris-setosa"]版本几乎与上面的格式相同，只是H2OFrames不支持引用这样的列： df.class ; 你必须使用： df["class"] 。