pd.read_csv转换为矩阵

时间: 2023-11-19 07:52:13 浏览: 191
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PCA.rar_PCA python实现_Python PCA_pca Python_pca协方差_矩阵 python

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可以使用 pandas 库中的 `values` 属性将 DataFrame 转换为矩阵。具体操作如下： ```python import pandas as pd # 读取 csv 文件 df = pd.read_csv('data.csv') # 将 DataFrame 转换为矩阵 matrix = df.values ``` 其中，`data.csv` 是你要读取的 csv 文件名。
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gupiao3701 = pd.read_csv("merged5.csv",encoding='utf-8’,index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu = expected_returns.mean_historical_return(gupiao3701) # 使用历史数据计算预期收益 S = risk_models.sample_cov(gupiao3701) # 使用历史数据计算协方差矩阵SyntaxError: unterminated string literal (detected at line 1)

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# 读取评分数据文件 ratings = pd.read_csv("E:\\Recommender-System\\！Final\\ml-100k\\u.data", sep="\t", names=["user_id", "movie_id", "rating", "timestamp"]) # print(ratings) # 创建用户-电影评分矩阵 user_movie_matrix = pd.pivot_table(ratings, index="user_id", columns="movie_id", values="rating") print(user_movie_matrix.user_id) AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'user_id'

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可以使用以下代码将稀疏矩阵表示的词向量转化为一个DataFrame表格： # 将稀疏矩阵转化为DataFrame df_words = pd.DataFrame(X.toarray(), columns=vectorizer.get_feature_names()) # 添加单词名称列 df_words...

def parse_data_split(self, file): # 读取数据文件中的perts和cell_types perts = pd.read_csv(file + "/perts.csv", sep="\t", header=None, names=["Values"])['Values'].values.tolist() cell_types = pd.read_csv(file + "/cell_types.csv", sep="\t", header=None, names=["Values"])[ 'Values'].values.tolist() pert_meta = [] data = [] for cell in cell_types: # 读取对应细胞类型的数据文件 df = pd.read_csv(file + "/tensor/" + cell + ".csv", sep=",", header=None).values for i in range(len(df)): if np.isnan(df[i]).any():#判断是否存在空值 continue # 添加非空的数据和对应的meta信息 data.append(df[i]) pert_meta.append([cell, perts[i], "trt_cp"]) data = np.asarray(data)#转换为多维矩阵 data = data / np.max(np.abs(data))#将数据进行归一化处理，使数据中的最大值变为 1 或 -1。具体来说，它首先通过 np.abs(data) 计算数据的绝对值，然后通过 np.max 计算绝对值的最大值，最后将数据除以该最大值，从而将数据缩放到 [-1, 1] 或 [0, 1] 的区间内。这种归一化操作通常可以提高数据分析和机器学习算法的性能，因为它可以减小数据的尺度差异，使不同特征的权重更加平衡。 return data, pert_meta, perts

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import pandas as pd # 读取表格数据 df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk') # 提取网民和词条的数据 netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist() words = df.columns[1:].values.tolist() # 获取数据矩阵 data = df.iloc[:, 1:].values # 对数据进行归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = StandardScaler().fit_transform(data) from sklearn.cluster import KMeans # K型聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=10) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_代码改进

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