优化代码feature3 = off_train[(off_train.date_received >= '20160315') & (off_train.date_received <= '20160630')] dataset2 = off_train[(off_train.date_received >= '20160515') & (off_train.date_received <= '20160615')] feature2 = off_train[(off_train.date_received >= '20160201') & (off_train.date_received <= '20160514')] dataset1 = off_train[(off_train.date_received >= '20160414') & (off_train.date_received <= '20160514')] feature1 = off_train[(off_train.date_received >= '20160101') & (off_train.date_received <= '20160413')]
时间: 2024-03-06 12:50:34 浏览: 25
可以将时间范围作为参数传入一个函数,来避免重复的代码,提高代码复用性和可读性。例如:
```
def select_data_by_time(data, start_date, end_date):
return data[(data.date_received >= start_date) & (data.date_received <= end_date)]
feature3 = select_data_by_time(off_train, '20160315', '20160630')
dataset2 = select_data_by_time(off_train, '20160515', '20160615')
feature2 = select_data_by_time(off_train, '20160201', '20160514')
dataset1 = select_data_by_time(off_train, '20160414', '20160514')
feature1 = select_data_by_time(off_train, '20160101', '20160413')
```
这样可以将时间筛选的逻辑封装在函数中,使代码更加简洁易懂,同时也方便后续对时间筛选逻辑的修改和调整。
相关问题
feature3 = off_train[(off_train.date_received >= '20160315') & (off_train.date_received <= '20160630')] dataset2 = off_train[(off_train.date_received >= '20160515') & (off_train.date_received <= '20160615')] feature2 = off_train[(off_train.date_received >= '20160201') & (off_train.date_received <= '20160514')] dataset1 = off_train[(off_train.date_received >= '20160414') & (off_train.date_received <= '20160514')] feature1 = off_train[(off_train.date_received >= '20160101') & (off_train.date_received <= '20160413')]
这段代码是用来做什么的?
这段代码是用来筛选出满足特定时间范围条件的数据集。其中,feature1、feature2和feature3是三个训练集,dataset1和dataset2是两个测试集。具体来说,feature1包含了从2016年1月1日至2016年4月13日内收到优惠券的用户的数据;feature2包含了从2016年2月1日至2016年5月14日内收到优惠券的用户的数据;feature3包含了从2016年3月15日至2016年6月30日内收到优惠券的用户的数据。而dataset1和dataset2则分别包含了从2016年4月14日至2016年5月14日内收到优惠券的用户的数据以及从2016年5月15日至2016年6月15日内收到优惠券的用户的数据,用于测试模型的性能。
''''划分线下数据集''' # 划分区间 dataset_test = off_test#dataset3的数据集范围即为要预测的7月份的线下测试集 feature_test = off_train[((off_train.date>='20160315')&(off_train.date<='20160630'))|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160315')&(off_train.date_received<='20160630'))] dataset_validate = off_train[(off_train.date_received>='20160515')&(off_train.date_received<='20160615')] feature_validate = off_train[(off_train.date>='20160201')&(off_train.date<='20160514')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160201')&(off_train.date_received<='20160514'))] dataset_train = off_train[(off_train.date_received>='20160414')&(off_train.date_received<='20160514')] feature_train = off_train[(off_train.date>='20160101')&(off_train.date<='20160413')|((off_train.date=='null')&(off_train.date_received>='20160101')&(off_train.date_received<='20160413'))]出现报错'DataFrame' object has no attribute 'date'怎么办
这个报错是因为 `off_train` 这个 DataFrame 中不存在名为 `date` 的列,导致代码无法运行。建议您检查一下 `off_train` 中的列名称,确保 `date` 这一列名字是正确的。如果列名不正确,可以将代码中的 `date` 换成正确的列名。如果确实没有 `date` 这一列,就需要先对数据进行预处理,添加或修改相应的列。
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