x = df[df.columns.drop(['cardio'])].values

时间: 2023-12-31 07:04:26 浏览: 94
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从零基础开始Pton处理x.cl数据，pftoof码类资源

这是一个 Python 代码片段，它的功能是从数据框 df 中选择除了 'cardio' 列以外的所有列，并将它们的值存储在变量 x 中。更具体地说，它使用 df.columns.drop(['cardio']) 选择除了 'cardio' 列以外的所有列的列名，然后使用 .values 将这些列的值存储在 Numpy 数组 x 中。
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cli-columns-ColumnatedlistsfortheCLI.UnicodeandANSIsafe

标题中的"cli-columns"是一个专为命令行界面（CLI）设计的库，它允许用户以列格式展示数据，使得在终端中查看信息更加整洁和易读。"Unicode and ANSI safe"意味着这个库支持Unicode字符，并且在处理ANSI转义序列时是...

X = df[df.columns.difference(['新人均费用'])].values Y = df['新人均费用'].values

这是一个数据处理的代码段，其中 df 是一个数据框（DataFrame）对象，包含一个名为“新人均费用”的列。该代码的作用是将除了“新人均费用”列以外的所有列存储在 X 变量中，将“新人均费用”列存储在 Y 变量中，并...

解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名，储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方！')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R

这段代码中引入了Pandas、NumPy和statsmodels两个模块，用来读取并处理Excel文件中的数据。其中，pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据，sheet_name参数表示读取的是第一个表格，header参数表示表格...

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块，导入了MinMaxScaler类。然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了...最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。

import numpy as np import pandas as pd from itertools import product def doe(factors): loopval = [] df_col = [] values = [] for i in factors.keys(): df_col.append(i) loopval.append(factors[i]) for i in product(*loopval): values.append(list(i)) df = pd.DataFrame(values,columns=df_col) df_col.append("标准序") df["标准序"] = df.index.copy() + 1 df = df.reindex(np.random.permutation(df.index)).reset_index(drop=True) return df 优化这段代码并提高性能

df = pd.DataFrame(values, columns=df_col) df["标准序"] = np.arange(1, len(df)+1) df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) return df 优化后的代码使用了numpy中的函数meshgrid和reshape来替换...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,LabelEncoder from sklearn.model_selection import cross_val_score from sklearn.model_selection import GridSearchCV df = pd.read_csv('mafs(1).csv') df.head() man = df['Gender']=='M' woman = df['Gender']=='F' data = pd.DataFrame() data['couple'] = df.Couple.unique() data['location'] = df.Location.values[::2] data['man_name'] = df.Name[man].values data['woman_name'] = df.Name[woman].values data['man_occupation'] = df.Occupation[man].values data['woman_occupaiton'] = df.Occupation[woman].values data['man_age'] = df.Age[man].values data['woman_age'] = df.Age[woman].values data['man_decision'] = df.Decision[man].values data['woman_decision']=df.Decision[woman].values data['status'] = df.Status.values[::2] data.head() data.to_csv('./data.csv') data = pd.read_csv('./data.csv',index_col=0) data.head() enc = OneHotEncoder() matrix = enc.fit_transform(data['location'].values.reshape(-1,1)).toarray() feature_labels = enc.categories_ loc = pd.DataFrame(data=matrix,columns=feature_labels) data_new=data[['man_age','woman_age','man_decision','woman_decision','status']] data_new.head() lec=LabelEncoder() for label in ['man_decision','woman_decision','status']: data_new[label] = lec.fit_transform(data_new[label]) data_final = pd.concat([loc,data_new],axis=1) data_final.head() X = data_final.drop(columns=['status']) Y = data_final.status X_train,X_test,Y_train,Y_test=train_test_split(X,Y,train_size=0.7,shuffle=True) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=20,max_depth=2) param_grid = [ {'n_estimators': [3, 10, 30,60,100], 'max_features': [2, 4, 6, 8], 'max_depth':[2,4,6,8,10]}, ] grid_search = GridSearchCV(rfc, param_grid, cv=9) grid_search.fit(X, Y) print(grid_search.best_score_) #最好的参数 print(grid_search.best_params_)

这段代码是使用随机森林分类器对一个约会节目的参赛者进行分类的，根据他们的年龄、职业、决策等信息，将他们的状态（是否找到约会对象）进行预测。代码中使用了OneHotEncoder和LabelEncoder对分类变量进行编码，...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

volt_ref_col = self.df.columns[self.df.columns.str.startswith('bat_module_voltage')][0] 5. Instead of using a loop to append a single item to a list, you can use the append() method directly:...

X = df.drop(columns='pm2.5').values Y = df['pm2.5'].values.reshape(-1,1)讲解

首先，我们使用df.drop(columns='pm2.5')可选的参数 columns='pm2.5'是为了删除数据框中名为'pm2.5'的列，返回一个没有该列的新数据框。这个新的数据框被赋值给变量X。 接下来，我们使用values函数将数据框转换...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错，请为我修正

好的，这段代码存在两个问题...df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False) 如果您还有问题，请随时提出。

X = df.drop(columns=['序号']).values

其中，drop(columns=['序号'])表示删除“序号”列，返回一个新的数据框；.values表示将数据框转换为numpy数组，即将每行每列的值组成的矩阵取出来，赋值给X。最终，X是一个二维numpy数组，每行是一条数据，...

df_res = df_res.drop(columns=["geometry"]) 这段代码有什么问题么

这段代码的问题在于它尝试删除DataFrame（df_res）中的"geometry"列，但是没有对结果进行赋值或者原地修改。正确的做法是将结果赋值给一个新的DataFrame或者使用in...df_res = df_res.drop(columns=["geometry"])

import pandas as pd import math as mt df = pd.read_csv('S3_8_las(1).txt', delimiter='\t') df = df.drop(['MAXRAD','MINRAD','AVERAD'], axis=1) df.to_csv('S3_8_las(2).txt', sep='\t', index=False) df = pd.read_csv('S3_8_las(2).txt', delimiter='\t') rows = df.shape[0] columns = df.shape[1] pi = mt.radians(180) with open('output.txt', 'w') as f: for j in range(0, rows): row_x = df.iloc[j].tolist() angle = 2*pi/(columns-1) for radiu, i in zip(row_x[1:],range(0,columns)): x = round(radiu*(mt.cos(angle*i)), 4) y = round(radiu*(mt.sin(angle*i)), 4) z = row_x[0] f.write(f"{x} {y} {z}\n")对这些代码进行优化

row_x = df.iloc[j].values angle = 2*math.pi/(columns-1) for i in range(columns-1): radiu = row_x[i+1] x, y, z = radiu*math.cos(angle*i), radiu*math.sin(angle*i), row_x[0] f.write(f"{x:.4f} {y:....

df = df.drop(index=['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'], columns=df.columns[df.columns != '股本']) 这行代码什么意思

- columns=df.columns[df.columns != '股本'] 表示要保留的列的名称为 股本，其他列将被删除。具体来说，df.columns 是一个包含 DataFrame 所有列名的列表，df.columns != '股本' 返回一个布尔型数组，表示...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码

3. df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) 使用drop()函数删除指定列。 4. df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='...

优化代码 self.treeview.delete(*self.treeview.get_children()) self.treeview["columns"] = tuple(df.columns) self.treeview["show"] = "headings" for col in df.columns: self.treeview.heading(col, text=col) for idx, row in df.iterrows(): values = [str(value) for value in row.values.tolist()] self.treeview.insert("", "end", text=str(idx), values=values)

values = df.values.tolist() for idx in range(len(values)): self.treeview.insert("", "end", text=str(idx), values=values[idx]) except AttributeError: # 如果未选择文件则弹出对话框提示用户选择文件 ...

解释代码self.treeview.delete(*self.treeview.get_children()) self.treeview["columns"] = tuple(df.columns) self.treeview["show"] = "headings" for col in df.columns: self.treeview.heading(col, text=col) for idx, row in df.iterrows(): values = [str(value) for value in row.values.tolist()] self.treeview.insert("", "end", text=str(idx), values=values)

self.treeview["columns"] = tuple(df.columns) self.treeview["show"] = "headings" for col in df.columns: self.treeview.heading(col, text=col) 设置表格的列名和表头，其中 df.columns 是 DataFrame 的...

在正确的前提下，用其他形式表达这段代码：import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")

df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all....

可是在比较 Timestamp 类型的变量和 float 类型的变量时需要对其进行转换。怎么该这段代码import pandas as pdfrom mlxtend.preprocessing import TransactionEncoderfrom mlxtend.frequent_patterns import apriori# 读取 Excel 文件数据df = pd.read_excel('D:/shujuji/zhizaoye.xls', sheet_name='制造业')dataset = df.values.tolist()print(dataset)te = TransactionEncoder()te_data = te.fit(dataset).transform(dataset)df_encoded = pd.DataFrame(te_data, columns=te.columns_)# 应用 Apriori 算法检测频繁项集frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=True)# 输出结果print(frequent_itemsets)

df_encoded['timestamp'] = df_encoded['timestamp'].apply(lambda x: x.to_pydatetime().timestamp()) # 应用 Apriori 算法检测频繁项集 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.2, use_colnames=...

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在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互
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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"