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

在spark和hive环境下 创建Hive表。 导入用户购买数据到Hive表。 读取Hive表数据创建DataSet 根据商品分组统计商品销量。 将统计结果保存到Hive。

在Spark和Hive环境中，我们可以按照以下步骤操作：

1. **创建Hive表**:
首先，在Hive中创建一个表，例如假设我们有用户购买记录的字段如`userId`, `productId`, 和 `purchaseCount`。在HQL（Hive查询语言）中，可以这样做：

   CREATE TABLE IF NOT EXISTS user_purchases (
       userId STRING,
       productId STRING,
       purchaseCount INT,
       ...其他需要的列
   ) ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',' LINES TERMINATED BY '\n';

这里假设数据是以逗号分隔值(CSV)格式。

2. **导入用户购买数据**:
将CSV文件通过`LOAD DATA LOCAL INPATH`命令加载到Hive表中，例如：

   LOAD DATA LOCAL INPATH '/path/to/user_buys_data.csv' INTO TABLE user_purchases;

确保文件路径和表名正确，并且表结构匹配。

3. **读取Hive表数据创建DataSet (Spark)**:
在Spark环境下，我们可以使用Spark SQL API来连接Hive并读取数据：

   from pyspark.sql import SparkSession

   spark = SparkSession.builder.getOrCreate()
   df_hive = spark.read.format("csv").option("header", "true").load("default:user_purchases")

4. **根据商品分组统计销量**:
使用Spark DataFrame的聚合功能，对`productId`进行分组并计算`purchaseCount`总和：

   sales_by_product = df_hive.groupBy('productId').agg({'purchaseCount': 'sum'})

5. **将统计结果保存回Hive**:
最后，将DataFrame转换为Hive Table，覆盖原有数据或追加新数据：

   sales_by_product.write.format("orc" or "parquet") \
         .mode("overwrite" or "append") \
         .saveAsTable("sales_summary")

选择合适的format（orc或parquet），以及是否覆盖(`overwrite`)现有表内容。

数据分析csv文件集

### 数据分析CSV文件集处理方法

对于CSV文件集合的处理和分析，可以采用Python中的Pandas库来实现高效的操作。Pandas提供了强大的数据结构和数据分析工具，能够方便地读取、清洗、预处理并分析大规模的CSV文件。

#### 使用Pandas读取CSV文件
为了从多个CSV文件中加载数据到内存中以便进一步处理，通常会利用`pandas.read_csv()`函数逐个导入文件或将一系列路径传递给该函数以批量加载[^1]：

import pandas as pd

# 单独读取一个CSV文件
df_single = pd.read_csv('path/to/single_file.csv')

# 批量读取多个CSV文件并将它们合并成一个DataFrame
file_paths = ['path/to/file_{}.csv'.format(i) for i in range(1, 6)]
dfs = (pd.read_csv(f) for f in file_paths)
df_all = pd.concat(dfs, ignore_index=True)

#### 清洗与预处理数据
一旦获取到了原始数据之后，则需对其进行必要的清理工作，比如去除重复项、填补缺失值等操作。这一步骤至关重要，因为干净整洁的数据有助于提高后续建模过程的质量和准确性:

# 删除完全为空的列或行
df_cleaned = df_all.dropna(axis=0).drop_duplicates()

# 填充特定列上的NA/NaN条目
df_filled = df_cleaned.fillna({'column_name': 'default_value'})

#### 进行探索性和描述性统计分析
完成初步准备后就可以开始深入挖掘隐藏于其中的信息了。借助内置的方法如`.describe()`, `.groupby().agg()`, 可视化图表等方式来进行基本特征的理解；还可以应用更复杂的机器学习算法构建预测模型等等.

# 获取数值型字段的基本统计数据
summary_stats = df_filled.describe()

# 对某些类别变量按组计算聚合指标
aggregated_data = df_filled.groupby(['category_column']).mean()