pd.read_csv读取csv文件数据targets

在问题中提到了pd.read_csv读取csv文件数据targets，但是这个问题中的引用内容与问题本身似乎没有关系。因此，我将回答关于pd.read_csv的问题，并提供相关的代码示例。

pd.read_csv是一个用于读取csv文件的函数。它可以将csv文件中的数据读取到一个pandas DataFrame对象中。以下是一个使用pd.read_csv读取csv文件的示例代码：

import pandas as pd
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 打印DataFrame对象
print

相关问题

def read_data_bananas(is_train=True): """读取香蕉检测数据集中的图像和标签""" data_dir = d2l.download_extract('banana-detection') csv_fname = os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else 'bananas_val', 'label.csv') csv_data = pd.read_csv(csv_fname) csv_data = csv_data.set_index('img_name') images, targets = [], [] for img_name, target in csv_data.iterrows(): images.append(image.imread( os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else 'bananas_val', 'images', f'{img_name}'))) # 这里的target包含（类别，左上角x，左上角y，右下角x，右下角y）， # 其中所有图像都具有相同的香蕉类（索引为0） targets.append(list(target)) return images, np.expand_dims(np.array(targets), 1) / 256

这段代码实现了读取香蕉检测数据集中的图像和标注信息的功能。具体来说，该函数首先通过 `d2l.download_extract()` 函数获取数据集的路径，然后根据 `is_train` 参数指示的训练集或验证集路径，读取对应的标注文件 `label.csv` 中的数据。接下来，将 `img_name` 列设置为数据框的行索引，方便后续的数据访问和操作。

然后，对于每张图像，使用 `matplotlib.image.imread()` 函数读取图像数据，并将其存储在 `images` 列表中。同时，将该图像的标注信息存储在 `targets` 列表中，该列表中的每个元素都是一个包含类别和检测框坐标的列表。需要注意的是，由于所有图像都具有相同的香蕉类，因此这个类别信息在代码中并没有被使用。

最后，将 `targets` 列表转换为 NumPy 数组，并将其归一化到 [0, 1] 的范围内，方便后续的模型训练。最终，该函数返回了读取到的图像数据和标注信息。

写一个python Flask销售预测系统中，有一个suanfa.py文件：先读取shuju.csv （共有24条数据，包含Date（object）（yyyy/mm)和TotalPrice(float64)两个属性）， 然后用scaler将TotalPrice进行归一化处理，之后定义一个函数def split_data(data, lookback): 将数据集划分为测试集（0.2）和训练集（0.8），data_raw = data.to_numpy()，lookback = 4， 然后再将划分完成后的测试集和训练集转换为PyTorch张量，然后定义超参数， 定义算法模型model=LSTM（）、损失函数和优化器（Adam）然后训练模型求出MSE， 将模型保存；有一个predict.html文件：里面有一个日期选择框和一个销售额预测按钮，用户选择好年月后 点击按钮系统就开始调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，然后将预测结果返回到前端页面日期选择框下面的结果返回 框中；有一个app.py文件：定义路径。用flask和bootstrap、LayUI写出完整详细代码

suanfa.py代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

# 读取数据
data = pd.read_csv('shuju.csv')
# 归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1))

# 划分数据集
def split_data(data, lookback):
    data_raw = data.to_numpy()
    data = []
    for index in range(len(data_raw) - lookback):
        data.append(data_raw[index: index + lookback])
    data = np.array(data)
    test_size = int(np.round(0.2 * data.shape[0]))
    train_size = data.shape[0] - test_size
    x_train = torch.tensor(data[:train_size, :-1, :])
    y_train = torch.tensor(data[:train_size, -1, :])
    x_test = torch.tensor(data[train_size:, :-1, :])
    y_test = torch.tensor(data[train_size:, -1, :])
    return x_train, y_train, x_test, y_test

# 超参数
input_size = 1
hidden_size = 32
num_layers = 2
output_size = 1
num_epochs = 100
learning_rate = 0.01

# 定义模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = out[:, -1, :]
        out = self.fc(out)
        return out

device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size).to(device)

# 损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
x_train, y_train, x_test, y_test = split_data(data, lookback=4)
for epoch in range(num_epochs):
    inputs = x_train.to(device)
    targets = y_train.to(device)
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, targets)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch + 1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

predict.html代码：

<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
    <meta charset="utf-8">
    <title>销售预测系统</title>
    <!-- 引入layui样式 -->
    <link rel="stylesheet" href="https://www.layuicdn.com/layui/css/layui.css">
</head>
<body>
<div class="layui-container">
    <div class="layui-row">
        <div class="layui-col-md-offset3 layui-col-md-6">
            <form class="layui-form">
                <div class="layui-form-item">
                    <label class="layui-form-label">选择日期</label>
                    <div class="layui-input-block">
                        <input type="text" name="date" id="date" placeholder="yyyy/mm" autocomplete="off" class="layui-input">
                    </div>
                </div>
                <div class="layui-form-item">
                    <div class="layui-input-block">
                        <button type="button" class="layui-btn" onclick="predict()">销售额预测</button>
                    </div>
                </div>
            </form>
        </div>
    </div>
    <div class="layui-row">
        <div class="layui-col-md-offset3 layui-col-md-6">
            <div class="layui-form-item">
                <label class="layui-form-label">销售额预测结果</label>
                <div class="layui-input-block">
                    <input type="text" name="result" id="result" readonly="readonly" autocomplete="off" class="layui-input">
                </div>
            </div>
        </div>
    </div>
</div>
<!-- 引入layui JS -->
<script src="https://www.layuicdn.com/layui/layui.js"></script>
<script>
    function predict() {
        var date = $("#date").val();
        $.ajax({
            type: "POST",
            url: "/predict",
            data: {"date": date},
            success: function (data) {
                $("#result").val(data);
            }
        });
    }
</script>
</body>
</html>

app.py代码：

from flask import Flask, render_template, request, jsonify
import pandas as pd
import numpy as np
import torch
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from suanfa import LSTM

app = Flask(__name__)

# 加载模型
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
model = LSTM(input_size=1, hidden_size=32, num_layers=2, output_size=1).to(device)
model.load_state_dict(torch.load('model.pt'))

# 读取数据并归一化处理
data = pd.read_csv('shuju.csv')
scaler = MinMaxScaler()
data['TotalPrice'] = scaler.fit_transform(data['TotalPrice'].values.reshape(-1, 1))

# 定义预测函数
def predict(date):
    # 获取前4个月的销售额数据
    last_4_month = []
    for i in range(4):
        year, month = date.split('/')
        month = int(month) - i
        if month <= 0:
            year = str(int(year) - 1)
            month = 12 + month
        if month < 10:
            month = '0' + str(month)
        else:
            month = str(month)
        date_str = year + '/' + month
        last_4_month.append(data[data['Date'] == date_str]['TotalPrice'].values[0])
    last_4_month.reverse()
    input_data = torch.tensor(last_4_month).view(1, 4, 1).float().to(device)
    # 模型预测
    with torch.no_grad():
        output = model(input_data)
    output = scaler.inverse_transform(output.cpu().numpy())[0][0]
    return round(output, 2)

# 定义路由
@app.route('/')
def index():
    return render_template('predict.html')

@app.route('/predict', methods=['POST'])
def predict_result():
    date = request.form.get('date')
    result = predict(date)
    return jsonify(result)

if __name__ == '__main__':
    app.run(debug=True)

在运行完以上代码后，通过访问http://localhost:5000/即可进入销售预测系统。用户选择好年月后点击预测按钮，系统就会调用保存好的模型来预测所选月份的销售额，并将预测结果显示在页面下方的结果返回框中。