numeric_folder = os.path.basename(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(root)))),,,,能不能简化一下这个代码
时间: 2024-06-18 21:03:55 浏览: 64
这段代码的作用是获取当前目录的上两级目录名,其中`root`为当前目录。可以使用`pathlib`库来简化这段代码,具体实现如下:
```
from pathlib import Path
numeric_folder = Path(root).resolve().parents.name
```
这段代码中,`Path(root)`将`root`转换为Path对象;`.resolve()`将路径解析为绝对路径;`.parents`获取绝对路径的上两级目录,`.name`获取该目录的名字,即为`numeric_folder`。
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def normalize_numeric_data(): global file_path data = pd.read_csv(file_path) numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64']) scaler = StandardScaler() normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data) data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功,前10行数据如下:\n") text_output.insert(tk.END, str(data.head(10))) 请用中文解释每一句代码含义
1. `def normalize_numeric_data():` - 定义一个名为`normalize_numeric_data`的函数。
2. `global file_path` - 声明`file_path`是一个全局变量,可以在代码的任何地方使用。
3. `data = pd.read_csv(file_path)` - 从指定路径读取一个CSV文件,并将其存储在名为`data`的pandas DataFrame中。
4. `numeric_data = data.select_dtypes(include=['float64', 'int64'])` - 选择DataFrame `data`中只包含数字数据(即数据类型为`float64`或`int64`)的列,并将它们存储在名为`numeric_data`的新DataFrame中。
5. `scaler = StandardScaler()` - 创建一个`StandardScaler`类的实例,将用于标准化数字数据。
6. `normalized_data = scaler.fit_transform(numeric_data)` - 对`numeric_data` DataFrame应用`scaler`对象的`fit_transform`方法,将数据标准化为均值为0,标准差为1的数据。
7. `data.loc[:, numeric_data.columns] = normalized_data` - 通过选择所有行和包含数字数据的列,并将它们赋值为`normalized_data`数组中的值,将`data` DataFrame中的原始数字数据替换为标准化数据。
8. `text_output.insert(tk.END, "标准化数值型数据成功,前10行数据如下:\n")` - 向一个名为`text_output`的tkinter文本小部件插入一条消息,指示数字数据已成功标准化。
9. `text_output.insert(tk.END, str(data.head(10)))` - 将新标准化的`data` DataFrame的前10行插入`text_output`文本小部件中,以便用户可以在数据标准化后查看数据长什么样子。
numeric_df=diabetes.select_dtypes(include='number') correlation_matrix=numeric_df.corr()什么意思
这段代码是针对糖尿病数据集(diabetes)的,目的是计算数据集中所有数值型变量之间的相关系数矩阵。
`diabetes.select_dtypes(include='number')` 选择了数据集中所有数值型变量的子集,返回一个新的数据集,这个新的数据集只包含数值型变量,这些变量的数据类型可以是整数、浮点数等。
`numeric_df.corr()` 对于上一步中得到的新的数据集,计算其中所有变量之间的相关系数,返回一个相关系数矩阵。相关系数矩阵展示了变量之间的线性相关性程度,取值范围从 -1 到 1,0 表示两个变量之间没有线性关系,1 表示两个变量完全正相关,-1 表示两个变量完全负相关。