import pandas as pd import numpy as np import time data = pd.read_excel(r"C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx") data.head() """ 数据标准化:Z标准化 """ from sklearn.preprocessing import StandardScaler scaler = StandardScaler() data['Hole'] = scaler.fit_transform(data[['Hole']]) data['Span (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Span (m)']]) data['Bridge length (m)'] = scaler.fit_transform(data[['Bridge length (m)']]) # 需要进行哑变量编码的列名列表 columns_to_encode = ["Plane linear","Pier type","Foundation type","Bearing type"] # 对指定列进行哑变量编码 data["Plane linear"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Plane linear"]) data["Pier type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Pier type"]) data["Foundation type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Foundation type"]) data["Bearing type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Bearing type"]) #对原始数据集变量与标签分离 X_whole = data[["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"]] y_whole = data[['Vulnerability grade']]
时间: 2023-08-20 14:54:40 浏览: 49
根据你提供的代码,我注意到一个潜在的问题在于对哑变量进行编码时的参数传递方式。`pd.get_dummies()`函数中的`columns`参数需要接收一个列名列表,而你传递的是整个列数据。这可能导致错误。
你可以将以下部分的代码进行修改:
```python
data["Plane linear"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Plane linear"])
data["Pier type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Pier type"])
data["Foundation type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Foundation type"])
data["Bearing type"] = pd.get_dummies(data, columns=data["Bearing type"])
```
修改为:
```python
data = pd.get_dummies(data, columns=["Plane linear", "Pier type", "Foundation type", "Bearing type"])
```
这样就能正确地对指定列进行哑变量编码,并将编码后的结果更新到`data` DataFrame 中的相应列中。
请注意,这只是一个潜在的问题,并不能保证解决你的所有问题。如果你遇到任何其他错误,请提供相关错误信息,以便我能更好地帮助你。
相关问题
import pandas as pd df = pd.read_csv('d:/test.txt', sep=',') df.to_excel('d:/test.xlsx', index=False)有误
这段代码的问题在于,它没有指定编码方式(encoding),因此在读取CSV文件时可能会出现编码错误。应该在pd.read_csv()中指定正确的编码方式,比如:
```
df = pd.read_csv('d:/test.txt', sep=',', encoding='utf-8')
```
此外,如果写入Excel文件时想要保留CSV文件中的列顺序,应该将index参数设置为True,而不是False。因此,正确的写入Excel文件的代码应该是:
```
df.to_excel('d:/test.xlsx', index=True)
```
import pandas as pddf = pd.read_excel('path/to/file.xlsx')
这段代码使用 Pandas 库中的 `read_excel` 函数来读取 Excel 文件并将其存储为 DataFrame 对象,代码中的 `path/to/file.xlsx` 应该被替换为实际文件路径。如果文件位于当前工作目录中,则可以直接使用文件名而不需要路径。例如,如果文件名为 `data.xlsx`,则可以使用以下代码:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx')
```
这将读取名为 `data.xlsx` 的文件并将其存储为 DataFrame 对象 `df`。