将"churned"列之外的所有列作为X, "churned"列作为y 检查y列中所有类别的个数 划分成训练集和测试集 分别检查训练集和测试集中所有类别的个数
时间: 2024-02-15 20:02:03 浏览: 77
好的,你的要求十分清晰明了,下面是代码实现:
1.将"churned"列之外的所有列作为X, "churned"列作为y
```python
X = df.drop('churned', axis=1)
y = df['churned']
```
2.检查y列中所有类别的个数
```python
print(y.value_counts())
```
3.划分成训练集和测试集
```python
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
```
4.分别检查训练集和测试集中所有类别的个数
```python
print(y_train.value_counts())
print(y_test.value_counts())
```
相关问题
BClinux如何查看网卡lacp发送时间和超时时间
要查看BClinux网卡LACP(Link Aggregation Control Protocol)发送时间和超时时间,可以使用以下命令:
```
cat /proc/net/bonding/bondX
```
其中,`bondX`是你要查看的Bond设备的名称,例如`bond0`。
在输出结果中,你可以看到一个类似这样的部分:
```
Bonding Mode: IEEE 802.3ad Dynamic link aggregation
Transmit Hash Policy: layer3+4 (1)
MII Status: up
MII Polling Interval (ms): 1000
Up Delay (ms): 0
Down Delay (ms): 0
802.3ad info
LACP rate: fast
Min links: 0
Aggregator selection policy (ad_select): stable
Active Aggregator Info:
Aggregator ID: 1
Number of ports: 2
Actor Key: 9
Partner Key: 13
Partner Mac Address: 00:11:22:33:44:55
Partner info
Partner LACP State: 0x3
LACP Activity: active
LACP Timeout: short
Aggregation: yes
Synchronization: yes
Collectivity: individual
Actor Churn State: churned
Partner Churn State: churned
Partner LACP State: 0x3
LACP Activity: active
LACP Timeout: short
Aggregation: yes
Synchronization: yes
Collectivity: individual
Actor Churn State: churned
Partner Churn State: churned
```
在这个例子中,我们可以看到Partner info部分,其中包含了Partner LACP State的信息。这些信息包括LACP的活跃状态、超时时间以及其他相关信息。
例如,在这个例子中,Partner LACP State的值为`0x3`,表示LACP的活跃状态为active,超时时间为short。根据IEEE 802.3ad标准,short超时时间为1秒,long超时时间为30秒。
因此,在这个例子中,LACP的超时时间为1秒。
import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv(r"D:\桌面\datasjwj.csv") # 绘制饼图 plt.figure() plt.pie(df["Exited"].value_counts(), labels=["Retained", "Churn"], autopct="%0.2f%%") plt.show() count_plt = ['Gender', 'Tenure', 'NumOfProducts', 'HasCrCard', 'IsActiveMember', 'Complain', 'Satisfaction Score', #'Card Type', 'Geography'] # 迭代所有变量,并在每个循环中创建新的图形 for fe in count_plt: plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.countplot(x=fe, hue='Exited', data=df, palette="dark") plt.xlabel(fe, fontsize=15) plt.ylabel("Count", fontsize=15) plt.legend(fontsize=12, labels=["Retained", "Churned"]) plt.title('Churn by ' + fe, fontsize=18) plt.show()
这段代码的目的是从一个CSV文件中读取数据,并使用Seaborn和Matplotlib库绘制不同特征与流失率之间的关系图形,包括饼图和计数图。
其中可能会出现一个问题,就是在变量名称为"Satisfaction Score"的计数图中可能会出现错误,因为变量名中包含空格。为了解决这个问题,可以将变量名修改为"Satisfaction_Score"或者使用方括号表示法,即df["Satisfaction Score"],以确保变量名得到正确解析。