import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

时间: 2023-07-14 09:11:59 浏览: 140

pandas.read_csv参数详解(小结)

### pandas.read_csv 参数详解 `pandas.read_csv` 是 Pandas 库中一个非常重要的函数，主要用于从 CSV 文件中读取数据并将其转换为 DataFrame 对象。以下是对该函数各个参数的详细介绍： #### filepath_or_buffer - **描述**：指定要读取的 CSV 文件路径或缓冲区对象。 - **类型**：可以是字符串、`pathlib.Path`、`py._path.local.LocalPath` 或任何具有 `read()` 方法的对象（如文件句柄或 `StringIO` 对象）。 - **支持的 URL 类型**：包括 `http`、`ftp`、`s3` 和本地文件路径。 - **示例**： - 本地文件路径：`"C:\\local\\path\\to\\table.csv"` - HTTP 地址：`"http://example.com/data.csv"` #### sep - **描述**：指定 CSV 文件中数据项之间的分隔符，默认为逗号。 - **类型**：字符串。 - **默认值**：`,`。 - **特殊处理**：如果分隔符长度超过一个字符且不是 `\s+`，将使用 Python 的正则表达式解析器进行解析，并忽略数据中的逗号。 - **示例**：`'\t'` 表示使用制表符作为分隔符。 #### delimiter - **描述**：提供了一个备选的分隔符选项，与 `sep` 相互排斥，即如果设置了 `delimiter`，则 `sep` 将被忽略。 - **类型**：字符串。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`';'` #### delim_whitespace - **描述**：指定是否使用空白字符（如空格或制表符）作为分隔符。 - **类型**：布尔值。 - **默认值**：`False`。 - **等效设置**：若设为 `True`，则等同于设置 `sep='\s+'`。 - **版本支持**：自 Pandas 0.18.1 版本起支持。 #### header - **描述**：指定哪些行应被用作列名。 - **类型**：整数或整数列表。 - **默认值**：`'infer'`，自动检测 CSV 文件中是否存在表头行。 - **示例**： - `0`：表示第一行作为列名。 - `None`：表示无表头行。 - `[0, 1]`：表示第 1 行和第 2 行作为多级列名。 #### names - **描述**：当 CSV 文件中没有显式定义列名时，可以使用此参数指定列名列表。 - **类型**：数组样式的对象。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`['name', 'age', 'gender']` - **注意事项**：如果 `header` 已经指定了列名，则 `names` 将被忽略。 #### index_col - **描述**：指定哪些列应被用作行索引。 - **类型**：整数、字符串或整数/字符串列表。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`0` 表示使用第一列作为索引列。 - **特殊情况**：如果设置为 `False`，则不会使用任何列作为索引。 #### usecols - **描述**：仅读取 CSV 文件中的某些列。 - **类型**：数组样式的对象。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`[0, 2, 3]` 表示只读取第 1、3、4 列；`['name', 'age']` 表示只读取名为 `name` 和 `age` 的列。 - **优点**：可以减少内存占用和提高读取速度。 #### as_recarray - **描述**：已废弃，未来版本将移除。 - **类型**：布尔值。 - **默认值**：`False`。 - **替代方案**：建议使用 `pd.read_csv().to_records()`。 #### squeeze - **描述**：如果 CSV 文件仅包含一列，则返回 Series 而不是 DataFrame。 - **类型**：布尔值。 - **默认值**：`False`。 #### prefix - **描述**：当 `header=None` 时，为列添加前缀。 - **类型**：字符串。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：设置为 `'X'` 后，列名变为 `X0`, `X1`, `X2` 等。 #### mangle_dupe_cols - **描述**：决定如何处理重复的列名。 - **类型**：布尔值。 - **默认值**：`True`。 - **示例**：若设为 `True`，则重复的列名会被重命名为 `X.0`, `X.1` 等。 #### dtype - **描述**：指定各列的数据类型。 - **类型**：数据类型名称或列名到数据类型的映射字典。 - **默认值**：`None`。 - **示例**：`{'name': str, 'age': int}`。 #### engine - **描述**：指定使用的解析引擎。 - **类型**：字符串。 - **可选值**：`'c'` 或 `'python'`。 - **默认值**：通常为 `'c'`。 - **性能差异**：C 引擎通常更快，但 Python 引擎可能更灵活。 ### 总结通过上述介绍可以看出，`pandas.read_csv` 函数提供了丰富的参数配置选项，能够满足用户在不同场景下的需求。理解这些参数的具体含义及其用法，可以帮助我们更高效地读取和处理 CSV 文件。希望本文的详细介绍对你在实际工作中有所帮助！

在代码的开头，需要加上注释，这样代码才能正常运行。具体来说，需要在第一行前面加上 # 注释符号，来注释导入 pandas 和 numpy 库的语句。同时，还需要在第 4 行之前加上一个空格，以便让 Python 正确解析代码。此外，还需要将 CoReg 类和 Mean_Squared_Error 类的导入语句改为： from LAMDA_SSL.algorithm.regression.coreg import CoReg from LAMDA_SSL.evaluation.regressor.mean_squared_error import Mean_Squared_Error 这样代码就可以正常运行了。完整代码如下所示： ```python # 导入所需的库 import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.algorithm.regression.coreg import CoReg from LAMDA_SSL.evaluation.regressor.mean_squared_error import Mean_Squared_Error # 设置 pandas 显示选项 pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 # 读取数据 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform = preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y) ```

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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn import metrics from sklearn import preprocessing

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import LassoCV import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.model_selection import train_test_split

import pandas as pd import numpy as np import winreg import sklearn from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import Ridge###导入岭回归算法 from sklearn.metrics import r2_score import winreg

import pandas as pd import openpyxl # import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.ensemble import AdaBoostClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split # 打开Excel文件 wb = openpyxl.load_workbook('./处理过的训练集/987027.xlsx')

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score import numpy as np data = pd.read_csv('iris.csv', header=None, names=['sepald

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score为什么有淡黄色波浪线

import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.preprocessing import StandardScaler

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