# 删去无用的属性，并将label置于最后一列 if 'Date' in dataset.columns.tolist(): dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True) label = dataset['label'].tolist() dataset.drop(['label'], axis=1, inplace=True) dataset['label'] = label else: # 表示测试集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1, inplace=True) # 修正数据类型 dataset['User_id'] = dataset['User_id'].astype(int) dataset['Coupon_id'] = dataset['Coupon_id'].astype(int) dataset['Date_received'] = dataset['Date_received'].astype(int) dataset['Distance'] = dataset['Distance'].astype(int) if 'label' in dataset.columns.tolist(): dataset['label'] = dataset['label'].astype(int) # 去重 dataset.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) dataset.index = range(len(dataset)) # 返回 return dataset改写代码功能不变

def get_dataset(field):#构造数据集 dataset=pd.DataFrame(field).copy() # 删除无用属性并将label置于最后一列 if 'Date' in dataset.columns.tolist(): dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True) label = dataset['label'].tolist() dataset.drop(['label'], axis=1, inplace=True) dataset['label'] = label else: dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1, inplace=True) dataset['User_id'] = dataset['User_id'].map(int) dataset['Coupon_id'] = dataset['Coupon_id'].map(int) dataset['Date_received'] = dataset['Date_received'].map(int) dataset['Distance'] = dataset['Distance'].map(int) if 'label' in dataset.columns.tolist(): dataset['label'] = dataset['label'].map(int) dataset.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) dataset.index = range(len(dataset)) return dataset降重改写

这个函数是用来构造数据集的，它首先复制了传入的参数 field，然后删除了一些无用的属性，并将标签置于最后一列。如果数据集中包含 Date 列，则删除 Merchant_id、Discount_rate、Date、date_received 和 date 这些...

def get_dataset(history_field, middle_field, label_field): """构造数据集 Args: Returns: """ # 特征工程 week_feat = get_week_feature(label_field) # 日期特征 simple_feat = get_simple_feature(label_field) # 示例简单特征 # 构造数据集 share_characters = list( set(simple_feat.columns.tolist()) & set(week_feat.columns.tolist())) # 共有属性,包括id和一些基础特征,为每个特征块的交集 dataset = pd.concat([week_feat, simple_feat.drop(share_characters, axis=1)], axis=1) # 删除无用属性并将label置于最后一列 if 'Date' in dataset.columns.tolist(): # 表示训练集和验证集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True) label = dataset['label'].tolist() dataset.drop(['label'], axis=1, inplace=True) dataset['label'] = label else: # 表示测试集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1, inplace=True) # 修正数据类型 dataset['User_id'] = dataset['User_id'].map(int) dataset['Coupon_id'] = dataset['Coupon_id'].map(int) dataset['Date_received'] = dataset['Date_received'].map(int) dataset['Distance'] = dataset['Distance'].map(int) if 'label' in dataset.columns.tolist(): dataset['label'] = dataset['label'].map(int) # 去重 dataset.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) dataset.index = range(len(dataset)) # 返回 return dataset解释一下

然后，它将这些特征合并成一个数据集，删除无用的属性并将标签放在最后一列。接着，函数修正数据类型，进行去重操作，并返回一个数据集。其中，如果数据集中包含标签，那么标签会被转换成整型。

predictions = [] for i in range(len(val_dataset.columns)): if i == 0: predictions.append(np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)) if i < 31 and i > 0: predictions.append(0.5 * (np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30+i:]].values, axis=1) + \ np.mean(predictions[:i], axis=0))) if i > 31: predictions.append(np.mean([predictions[:i]], axis=1)) predictions = np.transpose(np.array([row.tolist() for row in predictions])) 作用分析

首先，通过循环遍历数据集的每一列，其中第一列（i==0）的预测值是训练集（train_dataset）中最后30列数据的平均值（np.mean(train_dataset[train_dataset.columns[-30:]].values, axis=1)）。对于其他列，i在1到...

def get_label_feature(label_field): """提取标记区间特征，按照keys分类""" label_user_feature = get_label_user_feature(label_field) label_merchant_feature = get_label_merchant_feature(label_field) shared_characters = list(set(label_user_feature.columns.tolist()) & set(label_merchant_feature.columns.tolist())) dataset = pd.concat([label_user_feature, label_merchant_feature.drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) dataset = pd.concat([dataset, get_label_user_date_received_feature(label_field).drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) dataset = pd.concat([dataset, get_label_user_merchant_feature(label_field).drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) dataset = pd.concat([dataset, get_label_user_merchant_date_received_feature(label_field).drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) dataset = pd.concat([dataset, get_label_coupon_feature(label_field).drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) dataset = pd.concat([dataset, get_label_user_coupon_feature(label_field).drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) dataset = pd.concat([dataset, get_label_user_coupon_date_received(label_field).drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) dataset = pd.concat([dataset, get_label_discount_rate(label_field).drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) dataset = pd.concat([dataset, get_label_user_discount_rate_feature(label_field).drop(shared_characters, axis=1)], axis=1) return dataset请解释该段代码详细

4. 调用 get_label_user_date_received_feature 函数，提取用户领取优惠券日期的特征，并将其合并到 dataset 中。 5. 调用 get_label_user_merchant_feature 函数，提取用户在商家处的特征，并将其合并到 dataset ...

# 构造数据集 share_characters = list( set(simple_feat.columns.tolist()) & set(week_feat.columns.tolist())) # 共有属性,包括id和一些基础特征,为每个特征块的交集 dataset = pd.concat([week_feat, simple_feat.drop(share_characters, axis=1)], axis=1)解释一下详细

这段代码的主要作用是将两个数据集 week_feat 和 simple_feat 合并成一个数据集 dataset。具体来说，首先通过 set 操作找到两个数据集中共同的特征（除了 id 和一些基础特征），存储在 share_characters 变量中。...

解释代码： def fetch(self): if os.path.exists(self.path): try: print('=============Preprocessing the data=======================') # path = 'D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET' # os.path.exists('D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET') # path = 'D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET' # dataset = '\\2013_04_21.csv' data = pd.read_csv(self.path + self.dataset) data.columns = ['index', 'URI', 'Section'] data = data.drop(['index'], axis = 1) print('Done loading data') print(20'') print('Start labelling data....') '''Labelling the dataset''' lab = set(data['Section'].values) lab = dict(enumerate(lab,1)) lab = dict (zip(lab.values(),lab.keys())) '''convert keys to values and values to keys. This helps to turn the label into numerics. for classification''' label = list(map(lab.get, list(data['Section'].values))) data['label'] = pd.Series(label).values data = data.loc[:, ['URI','label']] print('Done labelling data') print(20'') return data, label except: pass finally: print('finnished..part 1')

这段代码是一个类的方法，该方法名为“fetch”。该方法的主要功能是检查指定路径下是否存在文件，并在文件存在的情况下进行数据预处理。首先，该方法使用Python中的os模块的exists()函数来检查指定路径下是否存在...

源数据 data = dataset.copy() # 折扣率处理 data['is_manjian'] = data['Discount_rate'].map(lambda x: 1 if ':' in str(x) else 0) # Discount_rate是否为满减 data['discount_rate'] = data['Discount_rate'].map(lambda x: float(x) if ':' not in str(x) else (float(str(x).split(':')[0]) - float(str(x).split(':')[1])) / float(str(x).split(':')[0])) # 满减全部转换为折扣率 data['min_cost_of_manjian'] = data['Discount_rate'].map( lambda x: -1 if ':' not in str(x) else int(str(x).split(':')[0])) # 满减的最低消费 # 距离处理 data['Distance'].fillna(-1, inplace=True) # 空距离填充为-1 data['null_distance'] = data['Distance'].map(lambda x: 1 if x == -1 else 0) # 时间处理 data['date_received'] = pd.to_datetime(data['Date_received'], format='%Y%m%d') if 'Date' in data.columns.tolist(): # off_train data['date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') # 返回 return data将以上代码改写并优化而功能不变

if 'Date' in data.columns.tolist(): data['date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') return data 主要优化点如下： 1. 使用了 apply 函数代替了 map 函数，因为 apply 函数可以返回...

def pre(dataset): ''''数据预处理''' # 源数据 data = dataset.copy() # 对折扣率进行处理 data['is_manjian'] = data['Discount_rate'].apply(lambda x: 1 if ":" in str(x) else 0) # Discount_rate是否为满减 data['discount_rate'] = data['Discount_rate'].apply(lambda x: float(x) if ":" not in str(x) else (float(str(x).split(':')[0]) - float(str(x).split(':')[1])) / float(str(x).split(':')[0])) # 满减全部转换为折扣率 data['min_cost_of_manjian'] = data['Discount_rate'].apply(lambda x: -1 if ":" not in str(x) else int(str(x).split(':')[0])) # 满减的最低消费 # 对距离进行处理 data['Distance'].fillna(-1, inplace=True) # 空距离填充为-1 data['null_distance'] = data['Distance'].apply(lambda x: 1 if x == -1 else 0) #对日期进行处理 data['date_received'] = pd.to_datetime(data['Date_received'], format='%Y%m%d') if 'Date' in data.columns.tolist(): data['date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') # 打标 #领取优惠券后15天内使用的样本标签为1,否则为0 data['label'] = list(map(lambda x, y: 1 if (x - y).total_seconds() / (60 * 60 * 24) <= 15 else 0, data['date'],data['date_received'])) return data请重构代码，降低查重率

if 'Date' in data.columns.tolist(): data['date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') data['label'] = ((data['date'] - data['date_received']).dt.days ).astype(int) return data

data = dataset.copy() # 折扣率处理 is_manjian = data['Discount_rate'].str.contains(':').astype(int) discount_rate = data['Discount_rate'].apply(lambda x: float(x) if ':' not in str(x) else (float(str(x).split(':')[0]) - float(str(x).split(':')[1])) / float(str(x).split(':')[0])) min_cost_of_manjian = data['Discount_rate'].apply(lambda x: -1 if ':' not in str(x) else int(str(x).split(':')[0])) data['is_manjian'] = is_manjian data['discount_rate'] = discount_rate data['min_cost_of_manjian'] = min_cost_of_manjian # 距离处理 data['Distance'].fillna(-1, inplace=True) null_distance = (data['Distance'] == -1).astype(int) data['null_distance'] = null_distance # 时间处理 data['date_received'] = pd.to_datetime(data['Date_received'], format='%Y%m%d') if 'Date' in data.columns.tolist(): data['date'] = pd.to_datetime(data['Date'], format='%Y%m%d') return data出现cannot convert float NaN to integer的报错怎么解决

出现 cannot convert float NaN to integer 的报错是因为在 null_distance 的计算中，data['Distance'] 中存在缺失值 NaN，无法将其转换为整数类型。可以尝试将 null_distance 的计算改为： python ...

def load_data(file_name): df = pd.read_csv('data/new_data/' + file_name, encoding='gbk') columns = df.columns df.fillna(df.mean(), inplace=True) return df class MyDataset(Dataset): def init(self, data): self.data = data def getitem(self, item): return self.data[item] def len(self): return len(self.data) def nn_seq_us(B): print('data processing...') dataset = load_data() # split train = dataset[:int(len(dataset) * 0.6)] val = dataset[int(len(dataset) * 0.6):int(len(dataset) * 0.8)] test = dataset[int(len(dataset) * 0.8):len(dataset)] m, n = np.max(train[train.columns[1]]), np.min(train[train.columns[1]]) def process(data, batch_size): load = data[data.columns[1]] load = load.tolist() data = data.values.tolist() load = (load - n) / (m - n) seq = [] for i in range(len(data) - 24): train_seq = [] train_label = [] for j in range(i, i + 24): x = [load[j]] train_seq.append(x) # for c in range(2, 8): # train_seq.append(data[i + 24][c]) train_label.append(load[i + 24]) train_seq = torch.FloatTensor(train_seq) train_label = torch.FloatTensor(train_label).view(-1) seq.append((train_seq, train_label)) # print(seq[-1]) seq = MyDataset(seq) seq = DataLoader(dataset=seq, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=0, drop_last=True) return seq Dtr = process(train, B) Val = process(val, B) Dte = process(test, B) return Dtr, Val, Dte, m, n这写代码分别是什么意思

- load_data(file_name)函数：读取CSV文件并返回一个DataFrame对象，然后填充缺失值为平均值。 - MyDataset(Dataset)类：定义一个自定义数据集，包含__init__、__getitem__和__len__方法，用于返回数据集中的单个...

y = data['血糖']data = data.drop(columns=['血糖'])# 归一化mean = train.mean(axis=0)std = train.std(axis=0)train = (train - mean) / stdtest = (test - mean) / std# 执行PCA降维pca = PCA(n_components=10)train = pca.fit_transform(train)test = pca.transform(test)input_dim = 10 # 降维后的输入特征维度time_steps = 60output_steps = 1 # 可以预测一步，或预测多步#target_index = data.columns.tolist().index('血糖') # 待预测变量是第几个特征class MyDataset(Dataset): def init(self, data, label, time_steps, output_steps, target_index): # 新增label参数 self.time_steps = time_steps self.output_steps = output_steps self.target_index = target_index self.data = self.transform(data.astype(np.float32)) self.label = label # 定义self.label def transform(self, data): output = [] for i in range(data.shape[0] - self.time_steps - self.output_steps): output.append(data[i: (i + self.time_steps + self.output_steps), :]) return np.stack(output) def getitem(self, index): data = self.data[index, 0:self.time_steps, :] label = self.label[index + self.time_steps] # 注意，这里改为预测一步之后的标签的运算过程

这段代码定义了一个自定义数据集 MyDataset，用于将数据转换成模型输入所需的格式。它接收包括所有特征在内的数据和标签，以及时间步数 time_steps 和输出步数 output_steps，用于将数据转换成模型需要的形式。在 __...

import pandas as pd from mlxtend.preprocessing import TransactionEncoder from mlxtend.frequent_patterns import apriori # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业') dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 应用 Apriori 算法检测频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True) # 输出结果 print(frequent_itemsets)找出这段代码的错误并更正

dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 应用 Apriori 算法检测频繁...

# One Hot Encodes one_hot_cols = dataset_bin.columns.tolist() #one_hot_cols.remove('MathScore') #one_hot_cols.remove('ReadingScore') #one_hot_cols.remove('WritingScore') one_hot_cols.remove('average') dataset_bin_enc = pd.get_dummies(dataset_bin, columns=one_hot_cols) print(dataset_bin_enc) dataset_bin_enc.head()features=dataset_bin_enc.loc[:,"MathScore_(-0.1, 10.0]":"WritingScore_(90.4, 100.0]"] y=features.values X=dataset_bin_enc["average"].values print(X) print(y) type(X1)import numpy as np #导入画图工具 import matplotlib.pyplot as plt

这段代码的作用是将数据集中的某些列进行 one-hot 编码，然后将编码后的特征作为 X，将平均成绩作为 y，最终得到 X 和 y 的值。其中，X 是一个一维的数组，包含了所有学生的平均成绩，y 是一个二维的数组，包含了每...

可是在比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量时需要对其进行转换。怎么该这段代码import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import apriori# 读取 Excel 文件数据df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')dataset = df.values.tolist()print(dataset)te = TransactionEncoder()te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)# 应用 Apriori 算法检测频繁项集frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)# 输出结果print(frequent_itemsets)

dataset = df.values.tolist() print(dataset) te = TransactionEncoder() te_data = te.fit(dataset).transform(dataset) df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_) # 将 Timestamp 类型的变量...

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项目资源包含：可运行源码+数据集+文档 python + numpy, pandas, matplotlib, pyecharts, wordcloud 适用人群：学习不同技术领域的小白或进阶学习者；可作为课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。数据来源：数据集taxis.csv从网络下载数据清洗：异常值与缺失值的处理：有一些数据distance（乘车距离）为零而且上下车地点为空，还有些一些数据的payment（支付方式）为空。数据预处理：将列名更改成中文标准化与归一化：数据分析：数据可视化：

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# 构造数据集 share_characters = list( set(simple_feat.columns.tolist()) & set(week_feat.columns.tolist())) # 共有属性,包括id和一些基础特征,为每个特征块的交集 dataset = pd.concat([week_feat, simple_feat.drop(share_characters, axis=1)], axis=1)解释一下详细

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