cat_s = result.groupby('发表时间').value_counts() print(cat_s) ky = result['关键词'].astype(str) ky = {y: w.encode('utf-8').decode('utf-8') for y, w in ky.items()} ky_str = str(ky) pattern = r"[\u4e00-\u9fa5]+" # 匹配一个或多个中文字符 matches = re.findall(pattern, ky_str)

根据你的代码，你正在尝试使用正则表达式（`re.findall()`函数）从一个字符串中提取中文字符。然而，在你的代码中没有导入`re`模块，因此可能导致找不到`re.findall()`函数。

请确保在你的代码开头导入了`re`模块，例如：

import re

此外，你还需注意以下几点：

1. 对于`cat_s`的输出结果，`groupby()`函数的返回值是一个`GroupBy`对象，你可以使用`.size()`方法获取每个组的计数。例如，你可以这样打印结果：

print(cat_s.size())

2. 在对`ky`进行转换时，你尝试将`result['关键词']`列中的值转换为字典。然而，使用`.astype(str)`方法只能将整个Series对象转换为字符串类型，并无法直接将其转换为字典。如果你想要将`result['关键词']`转换为字典，你可以使用`.to_dict()`方法。例如：

ky = result['关键词'].to_dict()

3. 对于正则表达式的使用，你定义了一个匹配一个或多个中文字符的正则表达式模式。根据你的需求，如果想要匹配整个字符串中的所有中文字符，可以使用`re.findall()`函数。如果你只想匹配字符串中的第一个中文字符，可以使用`re.search()`函数。

请根据上述提示修改你的代码，并确保导入了所需的模块。如果你有其他问题，请提供更多细节，我将尽力帮助你。

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import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

这段代码是一个机器学习模型的完整流程，包括数据准备、特征工程、模型建立、模型训练、预测结果保存、模型评估和可视化分析等步骤。其中包括了绘制柱形图和对比类分析的代码。

绘制柱形图的代码如下：

feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns)
feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False)
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index)
plt.xlabel('Feature Importance Score')
plt.ylabel('Features')
plt.title('Visualizing Important Features')
plt.show()

这段代码会生成一个柱形图，横轴为特征重要性得分，纵轴为特征名称，用于展示机器学习模型中各个特征的重要性。

对比类分析的代码如下：

train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red'])
plt.title('Class Distribution')
plt.xlabel('Class')
plt.ylabel('Frequency')
plt.show()

这段代码会生成一个柱形图，展示训练数据中不同类别的样本数量分布情况。这个图可以用于判断数据集是否存在类别不平衡的情况，以及对模型的训练和评估结果进行解释。

counts = o['销售金额区间'].value_counts() group_names = counts.index.tolist() group_counts = counts.tolist() group_counts

这段代码的作用是统计 DataFrame o 中 "销售金额区间" 列中每个唯一值出现的次数，并将结果保存在变量 counts 中。接着，将 counts 中的索引（即"销售金额区间" 列中的唯一值）保存在列表 group_names 中，将 counts 中的值（即每个唯一值出现的次数）保存在列表 group_counts 中。最终返回的是列表 group_counts。

例如，如果 DataFrame o 中 "销售金额区间" 列的取值为 ["0-50", ">200", "100-150", "50-100", ">200", "0-50", "50-100"]，那么经过上述代码处理后，group_names 中的值为 ["0-50", ">200", "100-150", "50-100"]，group_counts 中的值为 [2, 2, 1, 2]，表示 "0-50" 出现了 2 次，">200" 出现了 2 次，"100-150" 出现了 1 次，"50-100" 出现了 2 次。