输入一个或者多个列名使用get_dummies处理/Users/macbookpro/Desktop/益普索实习/impact_data.xlsx将这几列数据转化为1或0的多列，并以列名命名,保存到新的xlsx文件中

以下是将一个或多个列名使用get_dummies处理，并将处理后的数据保存到新的Excel文件中的Python代码示例：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('impact_data.xlsx')

# 获取需要处理的列名
column_names = ['col1', 'col2', 'col3']

# 使用get_dummies函数处理数据，并将处理后的数据保存到新的DataFrame中
dummies = pd.get_dummies(df[column_names], columns=column_names, prefix=column_names)

# 将处理后的数据保存到新的Excel文件中
dummies.to_excel('processed_data.xlsx', index=False)

在上述代码中，我们首先使用pandas的read_excel函数读取Excel数据。我们指定需要处理的列名，并使用get_dummies函数处理数据。我们还指定了prefix参数，以便为新生成的列命名。最后，我们使用to_excel函数将处理后的数据保存到新的Excel文件中。

请注意，上述代码中的index=False参数可以让生成的Excel文件不包含行号，这通常是一个好的做法。

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import pandas as pd import numpy as np import time data = pd.read_excel(r"C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx") data.head() """ 数据标准化：Z标准化 """ from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data['Hole'] = scaler.fit_transform(data[['Hole']]) data['Span (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Span (m)']]) data['Bridge length (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Bridge length (m)']]) # 需要进行哑变量编码的列名列表 columns_to_encode = ["Plane linear","Pier type","Foundation type","Bearing type"] # 对指定列进行哑变量编码 data["Plane linear"] = pd.get_dummies(data, columns="Plane linear") data["Pier type"] = pd.get_dummies(data, columns="Pier type") data["Foundation type"] = pd.get_dummies(data, columns="Foundation type") data["Bearing type"] = pd.get_dummies(data, columns="Bearing type") #对原始数据集变量与标签分离 X_whole = data[["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"]] y_whole = data[['Vulnerability grade']]

这段代码的作用是读取一个Excel文件并对数据进行标准化和哑变量编码。首先，使用pandas库读取Excel文件并将数据存储在DataFrame中。然后，使用sklearn库的StandardScaler类对"Hole"、"Span (m)"和"Bridge length (m)"这三列数据进行Z标准化。接下来，定义了一个包含需要进行哑变量编码的列名列表。然后，使用pd.get_dummies函数对每一列进行哑变量编码，生成新的列并替换原有的列。最后，将数据集分为特征变量X_whole和标签y_whole两部分。特征变量包括"Bridge length (m)"、"Pier type"、"Foundation type"、"Hole"、"Span (m)"、"Bearing type"和"Plane linear"这些列，标签为"Vulnerability grade"列。

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import warnings warnings.filterwarnings("ignore") file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class'] model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels)) predictions = model.predict(test_features)

这段代码使用了Python中的pandas、keras等库，实现了一个简单的bp神经网络模型进行分类任务。

首先，代码从一个Excel文件中读取数据：

file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')

然后，使用`pd.get_dummies()`方法将数据进行one-hot编码：

x = pd.get_dummies(file, dtype=int)
x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx')

接下来，读取one-hot编码后的数据：

data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx')

然后将数据集划分为训练集和测试集：

train_data = data[:320]
test_data = data[320:]

从训练集和测试集中分离出特征和标签：

train_features = train_data.drop('Class', axis=1)
train_labels = train_data['Class']
test_features = test_data.drop('Class', axis=1)
test_labels = test_data['Class']

然后，使用Keras库中的Sequential模型创建bp神经网络，添加三层全连接层，并使用sigmoid函数作为激活函数：

model = Sequential()
model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1]))
model.add(Dense(units=72, activation='relu'))
model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid'))

接下来，编译模型，使用二元交叉熵作为损失函数，adam作为优化器，并使用准确率作为评估指标：

model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

使用训练集对模型进行训练：

model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels))

最后，使用测试集对模型进行预测：

predictions = model.predict(test_features)

这段代码实现了一个简单的bp神经网络模型，用于进行分类任务。