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如何从数据集中提取每个file_id对应的label和API序列？

首先，导入必要的库：

import pandas as pd

然后，读取数据集：

df = pd.read_csv('data.csv')

对于label的处理：

# 删除冗余的数据label = df.drop_duplicates(subset=['file_id', 'label'])['label'].values# 或者按file_id分组取第一个labellabel = df.groupby(['file_id'])['label'].apply(lambda x: x.iloc[0]).values

对于API序列的处理：

# 将每个file_id对应的API序列转换成列表api_seq = df.groupby(['file_id'])['api'].apply(','.join).tolist()

处理DataFrame中的每一行：

def process_row(row):    if row.max() >= 0.995:        row[row.argmax()] = 1.0        row[row.argsort().iloc[:-1]] = 0.0    return rowdf = df.apply(process_row, axis=1)

显示完整信息：

# 设置显示更多列pd.set_option('display.max_columns', None)# 设置显示更多行pd.set_option('display.max_rows', None)# 设置value的显示长度pd.set_option('max_colwidth', 100)

其他技术技巧：

# 读取json文件时解决Trailing data问题data = pd.read_json(json_file, lines=True)

处理最大值：

df.groupby(['source_ip'])['domain'].apply(lambda x: x.value_counts().max()).values

使用isin筛选数据：

df.columns[~df.columns.isin(['sum', 'total'])]

这些步骤将帮助您有效地提取和处理数据集中的label和API序列，并对数据集进行必要的操作。