r中的table(fraud_df$`Fraud`, dnn = names(fraud_df)[4], deparse.level = 1)

在R语言中，`table()` 函数用于创建频数表，给出变量的所有独特值及其出现的次数。当你看到这样的代码：

table(fraud_df$`Fraud`, dnn = names(fraud_df)[4], deparse.level = 1)

这里是在对名为 `fraud_df` 的数据框进行操作：

1. `fraud_df$``Fraud`：这部分引用的是数据框 `fraud_df` 中名为 "Fraud" 的列。`$` 符号用于访问数据框中的变量。

2. `dnn = names(fraud_df)[4]`：`names()` 函数返回数据框中所有变量的名称，然后 `[4]` 选择第四个元素（注意，索引从1开始），作为新频率表（frequency table）的显示名称。这意味着 "Fraud" 列会被替换为第四个变量名。

3. `deparse.level = 1`：这个参数设置影响 `table()` 输出结果的复杂度。如果设为1，表示只展示基本的离散值，不会包括复杂的表达式或公式。

这条命令的结果是一个简单的表格，显示了 "Fraud" 列中每个变量值（可能是类别型数据）及其对应的计数值。这对于理解分类变量分布很有帮助。如果你想了解更多关于R中数据分析的细节或者遇到其他问题，请提问。

相关问题

r语言中的fraud_df = read.csv("data/fraud.csv", skip = 2, header = FALSE, row.names = 1)

在R语言中，`read.csv()`函数用于读取CSV文件并将其转换为数据框（DataFrame）。当你看到这样的代码行：

fraud_df = read.csv("data/fraud.csv", skip = 2, header = FALSE, row.names = 1)

它做了以下几件事：

1. `read.csv()`函数指定要读取的文件路径，这里是"data/fraud.csv"，假设这个文件位于R的工作目录或者R能够找到的某个位置。

2. `skip = 2` 表示从文件中跳过前两行，通常这是为了忽略CSV文件的标题行，因为设置了`header = FALSE`。

3. `header = FALSE` 指定文件没有列名，所以R不会自动将第一行作为列名，而是保留行号作为行索引。

4. `row.names = 1` 指定使用第一列（因为默认是从左到右读取数据）作为数据框的行标签（即行名）。

通过这段代码，`fraud_df`就存储了CSV文件中除了头两行以外的数据，并且行名是基于文件的第一列。你可以随后对这个数据框进行各种分析操作。如果你有任何关于数据分析、数据清洗或者其他R语言操作的问题，随时告诉我。

df1 = data.query('fraud == 1') df2 = data.query('fraud == 0').sample(len(df1)) data = pd.concat([df1,df2],axis=0).reset_index(drop=True)

这段代码的作用是将原始数据集按照欺诈标记fraud进行分组，得到欺诈数据集df1和非欺诈数据集df2。然后从非欺诈数据集df2中随机抽取与欺诈数据集df1相同数量的样本，得到新的非欺诈数据集df2。最后将欺诈数据集df1和新的非欺诈数据集df2进行合并，得到新的数据集data，并重新设置索引。这个过程叫做欺诈数据集的下采样，目的是为了平衡欺诈和非欺诈数据的比例。