根据下表（test_data2），在age大于18的情况下，找出相同id下age最小的num。写出代码和最终结果表。 id age num abc 28 4 abc 28 4 abc 16 2 abc 32 1

以下是根据您提供的表格数据和要求的代码示例：

import pandas as pd

# 创建数据表
data = {
    'id': ['abc', 'abc', 'abc', 'abc'],
    'age': [28, 28, 16, 32],
    'num': [4, 4, 2, 1]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 筛选age大于18的数据
filtered_df = df[df['age'] > 18]

# 根据id分组，找出每组age最小的num
result_df = filtered_df.groupby('id').agg({'age': 'min', 'num': 'first'}).reset_index()

print(result_df)

输出结果表如下：

   id  age  num
0  abc   28    4

根据给定的数据，筛选出age大于18的情况下，仅有一组id为"abc"的数据，其中age最小的为28，对应的num为4。

相关问题

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据，并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为：", accuracy_train1)

在你的代码中，你正在尝试从 `train_data` 对象上调用一个名为 "predict" 的方法，而 `train_data` 实际上是一个 DataFrame 对象，该对象并没有 "predict" 方法。你应该使用你之前定义的随机森林分类器对象 `RandomForestClassifier` 来进行预测。请将以下代码：

y_pred_train1 = train_data.predict(train_X)
y_pred_test1 = train_data.predict(test_X)

更改为：

# 定义随机森林分类器对象
rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=5, random_state=42)

# 在训练数据上拟合分类器
rfc.fit(train_X, train_y)

# 在训练集和测试集上进行预测
y_pred_train1 = rfc.predict(train_X)
y_pred_test1 = rfc.predict(test_X)

这将使用你之前定义的随机森林分类器对象 `rfc` 来进行预测。同时，你需要使用 `rfc.fit(train_X, train_y)` 在训练数据上拟合分类器，然后使用 `rfc.predict(train_X)` 和 `rfc.predict(test_X)` 在训练集和测试集上进行预测。

library(survival) data(lung)# 对数据进行预处理 lung$status <- ifelse(lung$status == 1, 0, 1) lung$ph.karno <- ifelse(is.na(lung$ph.karno), median(lung$ph.karno, na.rm = TRUE), lung$ph.karno) lung$pat.karno <- ifelse(is.na(lung$pat.karno), median(lung$pat.karno, na.rm = TRUE), lung$pat.karno) lung$age <- ifelse(is.na(lung$age), median(lung$age, na.rm = TRUE), lung$age)# 将数据集划分 set.seed(123) train_index <- sample(1:nrow(lung), size = round(nrow(lung) * 0.7), replace = FALSE) train_data <- lung[train_index, ] test_data <- lung[-train_index, ]# 构建模型 fit <- glm(status ~., data = train_data, family = binomial(link = 'logit'))# 预测测试集 prob <- predict(fit, newdata = test_data, type = "response") # 计算c-index concord <- 0 discord <- 0 for(i in 1:(nrow(test_data) - 1)) { for(j in (i + 1):nrow(test_data)){ if(test_data$status[i] == test_data$status[j]){ next } if(test_data$status[i] < test_data$status[j]){ if(prob[i] > prob[j]){ concord <- concord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ discord <- discord + 1 } }else{ if(prob[i] > prob[j]){ discord <- discord + 1 }else if(prob[i] < prob[j]){ concord <- concord + 1 } } } } c_index <- (concord + 0.5 * discord) / (concord + discord) # 打印c-index cat("C-index：", c_index, "\n")为什么报错

我没有看到具体的报错信息，不过根据代码可能存在以下问题：

1. 缺少对survival包的加载，需要在代码开头加上`library(survival)`。

2. 在计算c-index时，可能会出现除以0的情况，因为discord的值可能为0。可以在计算前先判断discord是否为0，若为0则直接将c_index赋为1。

3. 在数据预处理时，可能会出现NA值的情况。可以使用`sum(is.na(lung))`查看数据中是否有缺失值，如果有，则需要进行相应的处理，比如使用中位数进行填充。

如果还有其他问题，可以提供具体的报错信息或者代码截图以供参考。