machine-learning - 在GraphLab Sframe中过滤和显示值？

因此，一周前，我开始在Graphlab上进行机器学习课程。我对Graphlab还是很陌生，我通读了API，但无法完全获得所需的解决方案。所以，这是问题。我具有包含多列的数据，例如卧室，浴室，平方英尺，邮政编码等。这些基本上是功能，我的目标是使用各种ML算法来预测房屋价格。现在，我应该找到邮政编码为93038的房屋的平均价格。因此，由于我很天真，因此我将问题分解为小部分，并决定使用本能。这是我到目前为止所尝试的。首先，我试图找到一种创建过滤器的方法，以便我只能提取邮政编码为93038的房屋价格。

import graphlab
sf = graphlab.SFrame('home_data.gl')
sf[(sf['zipcode']=='93038')]

这些向我显示了所有邮政编码为93038的列，但随后我只想显示价格和邮政编码为93038的邮政编码列。我尝试了许多不同的方法，但无法弄清楚。

另外，假设我要查找邮政编码值为93038的价格的平均值，该怎么做？

提前致谢。

最佳答案

您可以尝试：

import graphlab as gl
sf = gl.SFrame({'price':[1,4,2],'zipcode':['93038','93038','93037']})

# Filtering
filter_sf = sf[(sf['zipcode']=='93038')]

# Displaying
print filter_sf[['price', 'zipcode']]

# Averaging a column
print filter_sf['price'].mean()