# 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。然后，将 week_feat 和 simple_feat 中除了 share_characters 外的特征合并，即将 simple_feat 中的 share_characters 特征删除后，再和 week_feat 进行合并。最终得到的数据集 dataset 包含了两个数据集中所有的特征，其中共同的特征只保留了一份。

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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为什么

这是一个函数，用于构造数据集。该函数接受3个参数：history_field（历史数据集），middle_field（中间数据集），label_field（标签数据集）。函数的返回值为一个数据集。

在函数内部，首先对标签数据集进行特征工程，得到了包含日期特征的“week_feat”和示例简单特征的“simple_feat”两个数据集。然后，对这两个数据集进行合并，得到一个“dataset”数据集。在合并过程中，对于“simple_feat”中与“week_feat”中重复的属性，只保留一个，这些属性即为每个特征块的交集。通过“drop”函数删除无用属性，并将标签列移动到数据集最后一列。如果数据集中包含“Date”列，则表示为训练集和验证集，否则表示为测试集。

接着，对数据类型进行修正，包括将用户ID、优惠券ID、领取日期和距离转换为整数类型。如果数据集中包含标签列，则将标签列也转换为整数类型。

最后，通过“drop_duplicates”函数去重，并重新设置数据集的索引。最后返回构造好的数据集。