r = 0.03 import pandas as pd import random df = results_df df_len = len(df) asam = random.sample(range(df_len),int(df_len*r)) for a in asam: df.loc[a,"rotation_matrix"]= "1.0;0.0;0.0;0.0;1.0;0.0;0.0;0.0;1.0" df.loc[a,"translation_vector"]= "0.0;0.0;0.0" df.to_csv(f"{OUTPUT_ROOT}/submission.csv", index=False)这段代码为什么要采样修改部分数值为单位矩阵和原点向量，这样不会影响准确率吗

时间: 2024-04-03 18:35:44 浏览: 58

pandas 强制类型转换 df.astype实例

在数据分析和处理中，Pandas库是Python编程语言中不可或缺的一部分。它提供了强大的数据结构，如DataFrame和Series，便于我们进行数据操作。其中，`astype`函数是Pandas用于进行数据类型转换的关键方法，这对于数据清洗和预处理至关重要。本文将深入探讨`df.astype`在Pandas中的使用，并通过实例来展示其功能。 `df.astype()`函数允许我们将DataFrame或Series中的某一列或所有列的数据类型转换为指定类型。这个方法非常灵活，可以接受多种内置的Python数据类型，如整型(int)，浮点型(float)，字符串(str)，日期时间(datetime)等，以及Pandas特有的数据类型，如类别(Categorical)。让我们来看一个简单的例子。假设我们有一个DataFrame `df`，其中包含一列名为"Min Humidity"，初始类型可能是字符串(str)。为了进行数值计算，我们需要将其转换为浮点型(float)。这可以通过以下代码实现： ```python df['Min Humidity'] = df['Min Humidity'].astype('float64') ``` 这里，`'Min Humidity'`是我们要转换的列的名称，`'float64'`是目标数据类型。转换后，该列的数据类型就会变为浮点型。如果要同时转换多个列，我们可以使用字典格式来指定列名及其对应的新数据类型，如下所示： ```python df = df.astype({'Max Humidity': 'float64', 'Max Dew Point': 'float64'}) ``` 在这个例子中，`'Max Humidity'`和`'Max Dew Point'`这两列都将被转换为浮点型。然而，在实际操作中，我们可能会遇到一些问题，特别是在尝试将包含非数字字符串的列转换为整型或浮点型时。例如，如果我们尝试直接将包含小数的字符串如'1.11'转换为整型，Pandas会抛出`ValueError`，因为小数点被视为无效的整数字符。为了解决这个问题，我们可以先将数据转换为浮点型，然后再转换为整型，如下所示： ```python a = pd.Series(['1.11', '2.22']) a = a.astype(float).astype(int) ``` 在这个例子中，`astype(float)`将字符串转换为浮点数，然后`astype(int)`将浮点数转换为整数，从而避免了错误。需要注意的是，当从浮点型转换为整型时，小数部分会被舍去。在上面的例子中，'1.11'和'2.22'转换后分别变成了1和2。总结起来，`df.astype()`是Pandas中用于数据类型转换的重要工具，它可以方便地改变DataFrame列的数据类型。在进行数据预处理时，确保数据类型正确无误是至关重要的，因为它直接影响到后续的数据分析和计算。在转换过程中，应特别注意可能存在的数据质量问题，如非数字字符、超出类型范围的值等，以避免引发错误。通过熟练掌握`astype`方法，我们可以更好地管理和操纵数据，从而提高数据分析的准确性和效率。

这段代码中的采样部分，是随机选择`results_df`中的一部分数据，并将这些数据的"rotation_matrix"和"translation_vector"列的值修改为单位矩阵和原点向量。这个操作的目的是在保持数据分布的基础上，随机干扰一部分数据，从而增强模型的泛化能力，防止过拟合。因为只修改了一小部分数据，对整个数据集的准确率影响不大。同时，这种干扰方式是比较轻微的，因为单位矩阵和原点向量是常见的变换，实际上相当于没有做什么变换，所以对准确率的影响也很小。

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