X_missing=financial_data.drop(columns='fraud') missing=X_missing.isna().mean() missing_df= pd.DataFrame({'missing_key':missing.keys(),'missing_value':np.round(missing.values,4)}) plt.figure(figsize=(20,10)) sns.barplot(data=missing_df,x='missing_key',y='missing_value') plt.xticks(rotation=90)

这段代码的作用是对数据集进行缺失值分析，具体步骤如下：

1. 首先，将数据集中的 "fraud" 列删除，并将其赋值给变量 `X_missing`。

2. 接着，使用 `isna()` 函数检查数据集中的缺失值情况，并使用 `mean()` 函数计算每个特征缺失值的平均比例。将结果赋值给变量 `missing`。

3. 使用 `pd.DataFrame()` 函数创建一个 DataFrame 格式的数据，将 `missing` 中的关键字（即特征名）和对应的缺失值比例合并到一起，并将结果赋值给变量 `missing_df`。

4. 使用 `plt.figure()` 函数创建一个画布，并设置画布的大小为 (20,10)。

5. 使用 `sns.barplot()` 函数绘制一个条形图，其中横坐标为 `missing_df` 中的关键字（即特征名），纵坐标为 `missing_df` 中对应的缺失值比例，条形的颜色为默认颜色。

6. 使用 `plt.xticks()` 函数将横坐标标签旋转 90 度，以便更好地展示特征名。

7. 最后，根据需要使用 `plt.show()` 函数展示画布。

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non_feature_df = df[~df.columns.isin(feature_list)]还有其他表示方法吗

在Pandas中，`non_feature_df = df[~df.columns.isin(feature_list)]` 这一行代码的作用是从DataFrame `df` 中选择那些列名不在 `feature_list` 列表中的列。这里使用了 `isin` 方法和布尔索引来过滤列。

除了这种方法，还有其他几种方式可以实现相同的功能：

1. **使用 `drop` 方法**:

   non_feature_df = df.drop(columns=feature_list)

2. **使用 `difference` 方法**:

   non_feature_df = df[df.columns.difference(feature_list)]

3. **使用列表推导式**:

   non_feature_df = df[[col for col in df.columns if col not in feature_list]]

这些方法都可以达到从DataFrame中移除特定列的效果。选择哪种方法取决于具体的需求和个人偏好。

X_mean = X_train.mean(axis=0)

This line of code calculates the mean of the columns in the X_train dataset.

The "mean" function in numpy calculates the average of the specified axis. In this case, "axis=0" means that the function will calculate the mean of each column in the X_train dataset.

The resulting X_mean variable will be a numpy array containing the mean values for each column in X_train.