r语言中的fraud_df = read.csv("data/fraud.csv", skip = 2, header = FALSE, row.names = 1)

在R语言中，`read.csv()`函数用于读取CSV文件并将其转换为数据框（DataFrame）。当你看到这样的代码行：

fraud_df = read.csv("data/fraud.csv", skip = 2, header = FALSE, row.names = 1)

它做了以下几件事：

1. `read.csv()`函数指定要读取的文件路径，这里是"data/fraud.csv"，假设这个文件位于R的工作目录或者R能够找到的某个位置。

2. `skip = 2` 表示从文件中跳过前两行，通常这是为了忽略CSV文件的标题行，因为设置了`header = FALSE`。

3. `header = FALSE` 指定文件没有列名，所以R不会自动将第一行作为列名，而是保留行号作为行索引。

4. `row.names = 1` 指定使用第一列（因为默认是从左到右读取数据）作为数据框的行标签（即行名）。

通过这段代码，`fraud_df`就存储了CSV文件中除了头两行以外的数据，并且行名是基于文件的第一列。你可以随后对这个数据框进行各种分析操作。如果你有任何关于数据分析、数据清洗或者其他R语言操作的问题，随时告诉我。

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X_missing=financial_data.drop(columns='fraud') missing=X_missing.isna().mean() missing_df= pd.DataFrame({'missing_key':missing.keys(),'missing_value':np.round(missing.values,4)}) plt.figure(figsize=(20,10)) sns.barplot(data=missing_df,x='missing_key',y='missing_value') plt.xticks(rotation=90)

这段代码的作用是对数据集进行缺失值分析，具体步骤如下：

1. 首先，将数据集中的 "fraud" 列删除，并将其赋值给变量 `X_missing`。

2. 接着，使用 `isna()` 函数检查数据集中的缺失值情况，并使用 `mean()` 函数计算每个特征缺失值的平均比例。将结果赋值给变量 `missing`。

3. 使用 `pd.DataFrame()` 函数创建一个 DataFrame 格式的数据，将 `missing` 中的关键字（即特征名）和对应的缺失值比例合并到一起，并将结果赋值给变量 `missing_df`。

4. 使用 `plt.figure()` 函数创建一个画布，并设置画布的大小为 (20,10)。

5. 使用 `sns.barplot()` 函数绘制一个条形图，其中横坐标为 `missing_df` 中的关键字（即特征名），纵坐标为 `missing_df` 中对应的缺失值比例，条形的颜色为默认颜色。

6. 使用 `plt.xticks()` 函数将横坐标标签旋转 90 度，以便更好地展示特征名。

7. 最后，根据需要使用 `plt.show()` 函数展示画布。

df1 = data.query('fraud == 1') df2 = data.query('fraud == 0').sample(len(df1)) data = pd.concat([df1,df2],axis=0).reset_index(drop=True)

这段代码的作用是将原始数据集按照欺诈标记fraud进行分组，得到欺诈数据集df1和非欺诈数据集df2。然后从非欺诈数据集df2中随机抽取与欺诈数据集df1相同数量的样本，得到新的非欺诈数据集df2。最后将欺诈数据集df1和新的非欺诈数据集df2进行合并，得到新的数据集data，并重新设置索引。这个过程叫做欺诈数据集的下采样，目的是为了平衡欺诈和非欺诈数据的比例。