TMDB数据集计算预算对票房的统计推断 意思是mean_se...obs_ci_lower obs_ci_upper 0 164803.138169 13185.292080 ... -136855.565657 466461.841996 1 141516.300534 11378.722723 ... -159859.483466 442892.084533 2 118229.462898 9591.180043 ... -182907.133643 419366.059438 是什么意思 是什么意思
时间: 2024-01-24 09:20:12 浏览: 18
这些结果是对一个数据集进行预算和票房之间的线性回归分析的结果。其中:
- mean_se表示预测模型的均方差。
- obs_ci_lower和obs_ci_upper是置信区间,表示在给定置信水平下(通常是95%),预测值的真实值应该落在这个区间内。
在这个例子中,对于每个预测值(0、1、2),预测值的均方差(mean_se)都很小,表示预测模型拟合得很好。但是,置信区间比较宽,说明预测的准确性可能不是很高,真实值可能会落在更广泛的范围内。
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用 pandas 库读取“tmdb_5000_movies.csv”文件,查看前三行、后两行
以下是用 pandas 库读取 "tmdb_5000_movies.csv" 文件,并查看前三行和后两行的代码示例:
```python
import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('tmdb_5000_movies.csv')
# 查看前三行
print(df.head(3))
# 查看后两行
print(df.tail(2))
```
其中,`read_csv` 函数用于读取csv文件,`head` 和 `tail` 函数分别用于查看前几行和后几行数据。
利用函数用 pandas 库读取“tmdb_5000_movies.csv”文件,查看前三行、后两行
以下是用函数方式用 pandas 库读取 "tmdb_5000_movies.csv" 文件,并查看前三行和后两行的代码示例:
```python
import pandas as pd
# 定义读取csv文件函数
def read_csv_file(file_path):
df = pd.read_csv(file_path)
return df
# 定义查看前三行函数
def show_first_three_rows(df):
print(df.head(3))
# 定义查看后两行函数
def show_last_two_rows(df):
print(df.tail(2))
# 调用函数
file_path = 'tmdb_5000_movies.csv'
df = read_csv_file(file_path)
show_first_three_rows(df)
show_last_two_rows(df)
```
其中,`read_csv` 函数用于读取csv文件,`head` 和 `tail` 函数分别用于查看前几行和后几行数据。我们通过定义函数的方式分别实现了读取csv文件和查看前三行、后两行数据的功能,可以方便地重复使用。