keys = data_my.columns filters = sorted(list(set([i.split("_", 1)[0] for i in keys]))) features = sorted(list(set([i.split("_", 1)[1] for i in keys]))) feature_types = sorted(list(set([i.split("_", 1)[0] for i in features])))
时间: 2023-11-22 17:52:38 浏览: 28
这段代码是在对数据集中的列名进行处理,将列名按照一定规则分成不同的组别。具体来说,首先将所有的列名提取出来,然后将它们按照 "_" 进行分割,取出第一个部分作为过滤器(filters),取出第二个部分作为特征(features)。最后,将所有的过滤器名称、特征名称、特征类型名称提取出来,依次存储在 filters、features、feature_types 变量中,并按照字母顺序排序。这样做的目的是为了方便后续对数据集进行处理和分析。
相关问题
6、每个用户按周求和并差分(一周7天,年度分开),并求取差分结果的基本统计量,统计量同三。 res4 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 按周求和 data_weekly = data_t[col].resample('W').sum() # 差分 data_diff = data_weekly.diff(periods=1) # 去除第一个NaN值 data_diff = data_diff[1:] # 求取差分结果的基本统计量 res_temp = pd.DataFrame() res_temp['最大值'] = data_diff.max() res_temp['最小值'] = data_diff.min() res_temp['均值'] = data_diff.mean() res_temp['中位数'] = data_diff.median() res_temp['和'] = data_diff.sum() res_temp['方差'] = data_diff.var() res_temp['偏度'] = data_diff.skew() res_temp['峰度'] = data_diff.kurt() res4 = pd.concat([res4, res_temp.T], axis=1) res4.columns = data_t.columns print("每个用户按周求和并差分的基本统计量") print(res4)修改运行代码
修改后的运行代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建示例数据
data_t = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('20210101', periods=365),
'user1': [i%50 for i in range(365)],
'user2': [i%30 for i in range(365)]})
data_t = data_t.set_index('date')
# 对数据进行处理并计算基本统计量
res4 = pd.DataFrame()
for col in data_t.columns:
# 按周求和
data_weekly = data_t[col].resample('W').sum()
# 差分
data_diff = data_weekly.diff(periods=1)
# 去除第一个NaN值
data_diff = data_diff[1:]
# 求取差分结果的基本统计量
res_temp = pd.DataFrame()
res_temp['最大值'] = data_diff.max()
res_temp['最小值'] = data_diff.min()
res_temp['均值'] = data_diff.mean()
res_temp['中位数'] = data_diff.median()
res_temp['和'] = data_diff.sum()
res_temp['方差'] = data_diff.var()
res_temp['偏度'] = data_diff.skew()
res_temp['峰度'] = data_diff.kurt()
res4 = pd.concat([res4, res_temp.T], axis=1)
res4.columns = data_t.columns
# 输出结果
print("每个用户按周求和并差分的基本统计量:")
print(res4)
```
这段代码会首先创建一个示例数据(共365天,包含两个用户),然后按照上述要求对数据进行处理并计算基本统计量。注意需要将时间戳列设置为索引,并且确保数据类型正确。最后输出每个用户按周求和并差分的基本统计量。
逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)
这段代码主要是对数据进行预处理和分割,具体解释如下:
1. `column = list(average.columns)`:将 `average` 数据的列名转换成列表形式,并赋值给 `column`。
2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据,赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。
3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据,赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间,`EVENTdeath` 表示是否死亡。
4. `for i in range(1, 101):`:循环 100 次,每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。
5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`:使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集,其中测试集占 30%,`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的,以保证实验结果可重复。
6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`:将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。
7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`:实例化 `StandardScaler` 类,即进行 Z-score 标准化的对象。
8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`:对训练集进行 Z-score 标准化处理。
9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`:将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。
10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`:将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。
11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`:对测试集进行 Z-score 标准化处理。
12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`:将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。
13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`:将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并,形成新的训练集 `train`。
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