import pandas as pd from sklearn import metrics house=pd.read_csv("C:\量化分析\housing.csv") house=house[['view','grade','condition']] house=pd.get_dummies(house,columns=['view','grade','condition']) u,v=house.sample(n=1),house.sample(n=1) metrics.pairwise.distance.jaccard(u,v)报错怎么解决?
时间: 2023-12-18 20:04:02 浏览: 35
这个报错可能是因为你没有正确导入 `metrics` 模块中的 `pairwise` 子模块。你可以在代码开头添加以下语句来导入 `pairwise` 子模块:
```
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
```
然后,将 `metrics.pairwise.distance.jaccard(u,v)` 替换为 `pairwise_distances(u.values, v.values, metric='jaccard')`,就可以使用 Jaccard 距离计算 `u` 和 `v` 之间的距离了。完整代码如下:
```
import pandas as pd
from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances
house = pd.read_csv("C:\量化分析\housing.csv")
house = house[['view','grade','condition']]
house = pd.get_dummies(house, columns=['view', 'grade', 'condition'])
u, v = house.sample(n=1), house.sample(n=1)
distance = pairwise_distances(u.values, v.values, metric='jaccard')
print(distance)
```
相关问题
import pandas as pd from sklearn import preprocessing data=pd.read_csv('wine .csv',encoding='gbk') data
这段代码使用了pandas和scikit-learn库来读取一个名为'wine.csv'的数据集,并将其存储在名为'data'的变量中。具体来说,它使用了read_csv函数来读取CSV格式的数据集文件,并指定了文件的编码方式为'gbk'。然后将读取到的数据集存储在'data'变量中。这个数据集可能包含了葡萄酒的化学分析结果,用于预测葡萄酒的种类。
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
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