导入预置的Web广告点击量数据集，设置点击量为y，广告费为x，pc代码

在Python中，你可以使用Pandas库来导入预置的数据集，如UCI Machine Learning Repository提供的Web广告点击数据（可能用CSV或Excel格式存储），然后将点击量作为目标变量y，广告费用作为特征变量x来进行分析。以下是一个基本的步骤示例：

首先，确保已经安装了pandas和numpy库：

pip install pandas numpy

然后，我们可以使用以下代码来导入数据并准备数据：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设数据集文件名为click_data.csv
# 请替换为实际文件路径
url = "path_to_your_data/click_data.csv"

# 读取数据
df = pd.read_csv(url)

# 将列名转换为小写
df.columns = df.columns.str.lower()

# 确定点击量列和广告费列，这里假设列名为'clicks'和'ad_spend'
y = df['clicks']  # 点击量，作为目标变量
x = df['ad_spend']  # 广告费用，作为特征变量

# 数据预处理，比如检查缺失值
print(df.isnull().sum())  # 查看是否有缺失值

# 如果有缺失值，可以考虑填充或删除
df.dropna(inplace=True)  # 删除含有缺失值的行

# 可能还需要将数据划分为训练集和测试集
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)

现在，`X_train` 和 `X_test` 分别代表训练集和测试集的广告费用数据，`y_train` 和 `y_test` 是对应的目标变量点击量数据。