评论数（reviews）作为检索依据，通过函数对googleplaystore.csv进行数据清洗
时间: 2024-02-27 21:53:26
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好的，为了对 `googleplaystore.csv` 进行数据清洗并将评论数作为检索依据，你可以按照以下[步骤]([http]([http](https://geek.csdn.net/educolumn/68f28ca3131d47699e5902c5d3d74d51?spm=1055.2569.3001.10083)s://geek.csdn.net/educolumn/68f28ca3131d47699e5902c5d3d74d51?spm=1055.2569.3001.10083)s://geek.csdn.net/educolumn/41e918968ef7840279c31b7f6a0950e3?spm=1055.2569.3001.10083)进行操作：
1. 导入必要的 Python 库和[数据集](https://geek.csdn.net/educolumn/6ca9f449ca01bca8ceab1f18e2ff1bf2?spm=1055.2569.3001.10083)
首先，你需要导入 `pandas` 库和 `googleplaystore.csv` 数据集。你可以使用以下[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)进行导入：
```python
import pandas as pd
data = pd.read_csv('googleplaystore.csv')
```
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7. 软件系统通常分为系统软件和应用软件，系统软件如操作系统，应用软件则是用户用于特定任务的软件。
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时间序列大模型是近年来自然语言处理领域的一个热门研究方向，它们专注于理解和生成基于时间顺序的数据，比如文本序列、音频或视频信号。这类模型通常结合了Transformer架构（如BERT、GPT等）与循环神经网络（RNNs, LSTM）的长短期记忆能力，以捕捉序列数据中的时间依赖性。
近期的研究进展包括：
1. 长序列建模：研究人员一直在努力提高模型能够处理长序列的能力，例如M6和Turing-NLG，这些模型扩展了序列长度限制，增强了对长期依赖的理解。
2. 结合外部知识：一些模型开始融合外部知识库，如ProphetNet和D-PTM，以提升对复杂时间序列的预测精度。