现有一份房价预测数据集Default，共有414条数据，7个字段，数据集已导入，保存在DataFrame对象data中，字段及说明如下： 列名 类型 说明 X1 transaction date float64 交易时间，例如2013.250表示2013年3月 X2 house age float64 房龄 X3 distance to nearest metro station float64 距离最近地铁站的距离 X4 number of convenience stores float64 生活圈内便利店数量 X5 latitude float64 纬度 X6 longitude float64 经度 Y house price of unit area float64 房屋单价 现已处理好数据并已读取 请根据其它6个特征利用sklearn建立回归模型，预测某房屋单价house price of unit area，其中训练集为X_train（70%），训练集标签为y_train，测试集为X_test（30%），测试集标签y_test，类型为DataFrame 请使用训练集训练模型，并调用.mean_squared_error方法对X_test的预测结果作出评价，保存在变量model_eval中 正误判定变量：model_eval

以下是建立回归模型并评估的代码：

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

# 将特征数据和标签分开
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)

# 建立线性回归模型
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 在测试集上做出预测
y_pred = regressor.predict(X_test)

# 评估预测结果
model_eval = mean_squared_error(y_test, y_pred)

其中，我们首先将特征数据和标签分开，并使用`train_test_split`方法将数据划分为训练集和测试集。然后，我们建立线性回归模型，并在训练集上进行训练。接着，我们用训练好的模型对测试集进行预测，并使用`mean_squared_error`方法计算预测结果的均方误差。最后，将评估结果保存在变量`model_eval`中。

相关问题

dataframe 的字段截取

对于截取dataframe的字段，可以使用apply函数结合lambda表达式来实现。根据引用，可以使用以下代码来截取salary字段的最低工资和最高工资范围：

最低工资：df.salary.apply(lambda x: x.split('-'))

最高工资：df.salary.apply(lambda x: x.split('-')[:-1])

其中，lambda表达式中的x表示每行的数据，split('-')用于按照"-"进行分割，表示取分割后的第一个元素作为最低工资，[:-1]表示取分割后的第二个元素去掉最后一个字符（通常是"$"符号）作为最高工资。这样就可以获取到dataframe中salary字段的最低工资和最高工资范围了。<span class="em">1</span><span class="em">2</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [dataframe数据处理（字符串截取）](https://blog.csdn.net/weixin_52001949/article/details/124211053)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [python 实现提取某个索引中某个时间段的数据方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38637805/12864514)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]

python的dataframe批量修改字段名

要批量修改Python中DataFrame的字段名，可以使用Pandas库提供的rename()函数。这个函数可以接受一个字典参数，其中键是原始字段名，值是新的字段名。通过将所有需要修改的字段名及其对应的新名称组织成字典，然后传递给rename()函数，就可以实现批量修改字段名的操作。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9})

# 创建一个字段名字典，将需要修改的字段名及其新名称组织起来
new_names = {'A': 'Column1', 'B': 'Column2', 'C': 'Column3'}

# 使用rename()函数批量修改字段名
df = df.rename(columns=new_names)

在这个示例中，我们首先创建了一个示例DataFrame。然后，创建了一个字段名字典`new_names`，其中包含了需要修改的字段名及其新名称。最后，我们使用`rename()`函数将字段名字典传递给DataFrame来批量修改字段名。修改后的DataFrame将赋值给原始的DataFrame，以更新字段名。

需要注意的是，`rename()`函数是返回一个修改后的副本，并不会修改原始的DataFrame。如果想要在原地修改字段名，可以使用`inplace=True`参数，如下所示：

df.rename(columns=new_names, inplace=True)

这样就可以直接在原始的DataFrame上进行字段名的批量修改。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [chatgpt赋能python：Python修改字段名的实用技能](https://blog.csdn.net/suimodina/article/details/130980377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
[ .reference_list ]