import os # import re import sys # import time import pandas as pd import numpy as np from datetime import datetime import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # set path env -- START def setModulePath(rootName, maxTries=8): rootPath = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) for i in range(maxTries): if os.path.basename(rootPath)==rootName: # 如果已经到达指定的根目录 break else: rootPath = os.path.dirname(rootPath) # 否则取上级目录 print('<root>',rootPath) sys.path.append(rootPath) return rootPath root = setModulePath(rootName='assignment') from utilities import ez # set path env -- END class DataAnalyzer: def __init__(self): self.dataFrame = None def getDataFromExcel(self, src_pth, data_type, cols): obj = pd.ExcelFile(src_pth) raw = pd.read_excel(obj, sheet_name=0, dtype=data_type) self.dataFrame = raw[cols].copy(deep=True) def adjustDataType(self ): df = self.dataFrame.copy(deep=True) intCols = [ "size" ] for i in intCols: df[i] = df[i].apply(lambda x: int(x)) floatCols = [ "total_bill", "tip"] for i in floatCols: df[i] = df[i].apply(lambda x: float(x)) self.dataFrame = df if __name__ == '__main__': infile = os.path.join(root, "data", "data.xlsx") inputColumns = ez.inputColumns inputColumnType = {column: str for column in inputColumns} analyzer = DataAnalyzer() analyzer.getDataFromExcel(src_pth=infile, data_type=inputColumnType,cols=inputColumns) analyzer.adjustDataType() df = analyzer.dataFrame df['tip_percent'] = df['tip']/(df['tip']+df['total_bill']) sns.set() 这个程序包括了哪些知识点

这个程序包括了以下知识点：

1. 文件操作：使用了os模块来获取文件路径，使用pandas读取Excel文件。
2. 数据处理：使用pandas来处理数据，包括读取、复制、修改数据类型等。
3. 数据可视化：使用matplotlib和seaborn来进行数据可视化，包括生成图表、设置样式等。
4. 模块导入：使用sys和自定义模块来导入其他模块。
5. 类的定义和使用：定义了DataAnalyzer类来封装数据分析的功能。
6. 条件语句：使用了if语句来判断程序是否在主程序中运行。
7. 循环语句：使用了for循环来遍历列表。
8. 函数的定义和使用：定义了多个函数来实现具体的功能。
9. 匿名函数：使用了lambda函数来对数据进行处理。
10. 数据类型转换：使用了int()和float()函数来将数据类型转换为整数和浮点数。

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解释这段代码import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime from scipy.stats import skew from scipy.special import boxcox1p from scipy.stats import boxcox_normmax from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor from sklearn.svm import SVR from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse from sklearn.metrics import make_scorer from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor from sklearn.linear_model import LinearRegression from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor # from xgboost import XGBRegressor # from lightgbm import LGBMRegressor import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns

这段代码是在Python中导入所需要的库和模块。具体解释如下：

- `import numpy as np`：导入NumPy库，并将其简写为np，以方便使用。
- `import pandas as pd`：导入Pandas库，并将其简写为pd，以方便使用。
- `from datetime import datetime`：从datetime模块中导入datetime函数，用于处理时间数据。
- `from scipy.stats import skew`：从scipy.stats模块中导入skew函数，用于计算数据的偏度。
- `from scipy.special import boxcox1p`：从scipy.special模块中导入boxcox1p函数，用于进行Box-Cox变换。
- `from scipy.stats import boxcox_normmax`：从scipy.stats模块中导入boxcox_normmax函数，用于计算Box-Cox变换的参数。
- `from sklearn.linear_model import ElasticNetCV, LassoCV, RidgeCV, Ridge`：从sklearn.linear_model模块中导入ElasticNetCV、LassoCV、RidgeCV、Ridge等函数，用于进行线性回归。
- `from sklearn.ensemble import GradientBoostingRegressor`：从sklearn.ensemble模块中导入GradientBoostingRegressor函数，用于进行梯度提升回归。
- `from sklearn.svm import SVR`：从sklearn.svm模块中导入SVR函数，用于进行支持向量回归。
- `from sklearn.pipeline import make_pipeline`：从sklearn.pipeline模块中导入make_pipeline函数，用于构建机器学习管道。
- `from sklearn.preprocessing import RobustScaler, StandardScaler`：从sklearn.preprocessing模块中导入RobustScaler、StandardScaler函数，用于进行特征缩放。
- `from sklearn.model_selection import KFold, cross_val_score`：从sklearn.model_selection模块中导入KFold、cross_val_score函数，用于进行交叉验证。
- `from sklearn.metrics import mean_squared_error as mse`：从sklearn.metrics模块中导入mean_squared_error函数，并将其简写为mse，用于计算均方误差。
- `from sklearn.metrics import make_scorer`：从sklearn.metrics模块中导入make_scorer函数，用于创建自定义评分函数。
- `from sklearn.neighbors import LocalOutlierFactor`：从sklearn.neighbors模块中导入LocalOutlierFactor函数，用于检测异常值。
- `from sklearn.linear_model import LinearRegression`：从sklearn.linear_model模块中导入LinearRegression函数，用于进行线性回归。
- `from mlxtend.regressor import StackingCVRegressor`：从mlxtend.regressor模块中导入StackingCVRegressor函数，用于进行交叉验证的堆叠模型。
- `import matplotlib.pyplot as plt`：导入matplotlib库，并将其简写为plt，用于绘制图形。
- `import seaborn as sns`：导入seaborn库，并将其简写为sns，用于绘制图形。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import yfinance as yf import seaborn as sns; sns.set(style="whitegrid") import statsmodels import statsmodels.api as sm import pandas_datareader as pdr from datetime import datetime from statsmodels.tsa.stattools import coint, adfuller以上代码报错cannot import name 'Int64Index' from 'pandas' (D:\anaconda\lib\site-packages\pandas_init_.py

这个错误的原因可能是你的 pandas 版本太低，不支持 Int64Index 类。建议你更新 pandas 到最新版本，可以使用以下命令更新：

pip install --upgrade pandas

如果仍然无法解决问题，可以尝试卸载 pandas，然后重新安装最新版本：

pip uninstall pandas
pip install pandas

另外，你的代码中没有明确指定使用 Int64Index，可能是其他库或代码中使用了这个类导致的错误。你可以在出错的代码行上面添加以下代码，查看使用的是哪个库的 Int64Index：

print(pd.Int64Index.__module__)

这样可以定位问题所在。