test1 = pd.read_csv('./test_cleaned1.csv') # 导入测试数据集 features=test1.keys() test = pd.read_csv('./happiness_test_abbr.csv') test.set_index(test.columns[0], inplace=True) # 设置索引列 test=test[list(features[1:])].values # test=test.iloc[0:,:] y_predict = model.predict(test) test['happiness'] = y_predict submit = test[['id', 'happiness']] print(submit)only integers, slices (:), ellipsis (...), numpy.newaxis (None) and integer or boolean arrays are valid indices

时间: 2024-02-22 14:01:06 浏览: 125
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SAS.rar_.sas_sas

这个错误提示通常是在使用 Pandas DataFrame 对象进行索引时，使用了不合法的类型。合法的类型包括整数、切片（`:`）、省略号（`...`）、`numpy.newaxis`、整数或布尔类型的数组。请检查你的代码是否在对 DataFrame 进行索引时，使用了不合法的类型。另外，如果你需要更多帮助，请提供更具体的代码和错误信息。
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heart.csv、gisette.csv+elevators.csv+glass.csv

1. **heart.csv**: 这个数据集通常用于预测心脏病的发生。它可能包含患者的年龄、性别、胆固醇水平、血压、吸烟习惯等特征，以及一个二元目标变量（如“是”或“否”，表示患者是否有心脏病）。这类问题属于二分类...

test1 = pd.read_csv('./test_cleaned1.csv') # 导入测试数据集 features=test1.keys() test = pd.read_csv('./happiness_test_abbr.csv') test.set_index(test.columns[0], inplace=True) # 设置索引列 test=test[list(features[1:])].values # test=test.iloc[0:,:] y_predict = model.predict(test) test['happiness'] = y_predict submit = test[['id', 'happiness']] print(submit)

1. 使用 pd.read_csv 方法读取经过清洗的测试数据集，并将其存储在 test1 变量中。 2. 从 test1 中获取所有特征的名称，并将其存储在 features 变量中。 3. 使用 pd.read_csv 方法读取测试集，并将其存储...

data = pd.read_csv('D:\\航空\\test.csv') data = pd.read_csv('D:\\航空\\train.csv') print(data.shape) data.head() data.info() def clean_data()

这段代码中，我们首先使用 Pandas 库的 read_csv() 函数从 CSV 文件中读取了两份数据，分别是 test.csv 和 train.csv。接着，我们使用 print(data.shape) 打印了数据的形状，即行数和列数。然后，我们使用 ...

#1.数据处理 #（1）加载数据 df = pd.read_csv('dev.csv') print(df.head(5)) print(df.shape) 在jupyter中对中文数据集进行数据清洗

df = pd.read_csv('dev.csv', encoding='utf-8') # 指定编码为UTF-8，防止乱码 print(df.head()) # 打印前五行 print(df.shape) # 输出数据框的行数和列数 2. **初步检查**： 确保数据集中没有缺失值（NaNs）...

yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True)如何绘图表示

ax.plot(cleaned_frontier[0], cleaned_frontier[1], label='Efficient Frontier') ax.plot(np.sqrt(np.diagonal(S3)), mu3, 'o', markersize=5, label='Stocks') ax.set_title('Efficient Frontier') ax.set_xlabel...

from pypfopt.efficient_frontier import EfficientFrontier from pypfopt import risk_models from pypfopt import expected_returns yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight1.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True) # 设置无风险回报率为0 risk_free = 0 # 计算每项资产的夏普比率 RandomPortfolios['Sharpe'] = (RandomPortfolios.Returns - risk_free) / RandomPortfolios.Volatility # 绘制收益-标准差的散点图，并用颜色描绘夏普比率 plt.scatter(RandomPortfolios.Volatility, RandomPortfolios.Returns, c=RandomPortfolios.Sharpe) plt.colorbar(label='Sharpe Ratio') plt.show()修改后面的代码，与前面匹配

yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx", index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score # 加载数据 data = pd.read_csv('heart_2020_cleaned.csv') # 特征工程 X = data.drop('HeartDisease', axis=1) y = data['HeartDisease'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 模型训练 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=3) model.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = model.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, y_pred) precision = precision_score(y_test, y_pred) recall = recall_score(y_test, y_pred) f1 = f1_score(y_test, y_pred) print('Accuracy:', acc) print('Precision:', precision) print('Recall:', recall) print('F1:', f1)转换数值类型

上述代码中似乎没有出现需要转换数值类型的情况，如果您需要将某个特征的数据类型从字符串转换为数值型，可以使用以下代码： python data['SomeFeature'] = data['SomeFeature'].astype(float) 其中，...

file = form.cleaned_data['file'] 这段是什么意思

这段代码 file = form.cleaned_data['file'] 是从表单中获取已验证的文件数据的一部分。 在Django中，当你提交一个表单并调用 form.is_valid() 方法进行验证后，可以通过 form.cleaned_data 属性来访问已验证...

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self.cleaned_data 是一个字典对象，包含了从表单提交的数据中经过验证后的所有字段及其值。通常在 Django 中，我们需要对用户提交的数据进行验证，以确保数据的合法性，避免潜在的安全漏洞。这段代码就是获取经过...

from __future__ import print_function from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd datafile='/root/dataset/air_customer_Data/air_data.csv' data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') cleanedfile='cleaned.csv' data1=data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()] data1 index1=data['SUM_YR_1']!=0 index2=data['SUM_YR_2']!=0 index3=data['SEG_KM_SUM']>0 data1 = data1[(index1 | index2) & index3] data1.to_csv(cleanedfile) data2=data1[['LOAD_TIME','FFP_DATE','LAST_TO_END','FLIGHT_COUNT','SEG_KM_SUM','avg_discount']] data2.to_csv('datadecrese.csv') 3 import numpy as np data=pd.read_csv('datadecrese.csv') data['L']=pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(data['FFP_DATE']) data['L'] =data['L'].astype("str").str.split().str[0] # 去除数据中的days字符，只输出数字，再转化为数值型数据 data['L'] = data['L'].astype("int") / 30 data.drop(columns=['LOAD_TIME','FFP_DATE'], inplace=True) data.rename(columns = {'LAST_TO_END':'R','FLIGHT_COUNT':'F','SEG_KM_SUM':'M','avg_discount':'C'},inplace=True) data.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True) 4 data.describe() 5 P108 data=(data-data.mean())/data.std() 6 import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series from sklearn.cluster import KMeans k=5 kmodel=KMeans(n_clusters=k,random_state=3) kmodel.fit(data) 7 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt clu=kmodel.cluster_centers_ x=[1,2,3,4,5] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False for i in range(5): plt.plot(x,clu[i]) plt.show

首先，从一个csv文件中读取数据，然后进行数据清洗，去除缺失值和异常值，再将数据保存为新的csv文件。接着，读取新的csv文件，对数据进行标准化处理，再使用KMeans算法进行聚类分析。最后，使用Matplotlib库对聚类...

以下代码运行结果：import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))

使用train_test_split函数将数据集分为训练集和测试集。最后使用MultinomialNB朴素贝叶斯分类器进行模型训练。 6. 模型评估，使用训练好的模型对测试数据进行预测，并使用accuracy_score、confusion_matrix和...

帮我看看我的代码是否低效：import csv import os from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import torch tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment') i = 0 directory = "cleaned_datas_v2" for file in os.listdir(directory): with open('cleaned_datas_v2/' + file) as csvFile: rows = csv.reader(csvFile) with open("scored_reviews.csv", 'w', encoding="utf-8", newline="") as f: writer = csv.writer(f) for row in rows: i += 1 tokens = tokenizer.encode(row[0], return_tensors='pt') result = model(tokens) row.append(str(int(torch.argmax(result.logits)) + 1)) print(i) writer.writerow(row)

根据你提供的代码，以下是几个可能的改进点： 1. 在每次循环中打开和关闭文件：你的代码在每次循环中都打开和关闭了一个新的输出文件。这样做会导致性能下降...具体效果还需要根据你的数据集大小和系统环境进行评估。

import pandas as pd import numpy as np import jieba import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix, classification_report from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取数据 data = pd.read_csv('medical_records.csv', encoding='gbk') # 数据预处理 def clean_text(text): # 去除数字 text = re.sub(r'\d+', '', text) # 去除英文和标点符号 text = re.sub(r'[a-zA-Z’!"#$%&\'()*+,-./:;<=>?@[\\]^_{|}~]+', '', text) # 去除空格 text = re.sub(r'\s+', '', text) # 分词 words = jieba.cut(text) return ' '.join(words) data['cleaned_text'] = data['text'].apply(lambda x: clean_text(x)) # 特征提取和模型训练 tfidf = TfidfVectorizer() X = tfidf.fit_transform(data['cleaned_text']) y = data['label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) clf = MultinomialNB() clf.fit(X_train, y_train) # 模型评估 y_pred = clf.predict(X_test) print('Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred)) print('Confusion Matrix:', confusion_matrix(y_test, y_pred)) print('Classification Report:', classification_report(y_test, y_pred))运行结果是什么？

由于缺少数据文件，无法运行代码，但是可以大致描述代码的功能和运行结果： 该代码实现了对医疗记录进行情感分类的功能。...最后，使用测试集对模型进行评估，输出了模型的准确率、混淆矩阵和分类报告。

修改下面一句代码 result_df = pd.DataFrame(optimal_plan, columns=crops, index=years)

这句话是在Python中使用pandas库创建一个新的DataFrame，其中optimal_plan是一个二维数组或字典-like对象，会被设置为DataFrame的数据部分。crops列表指定了DataFrame的列名，而years则作为行索引。如果你需要...

cleaned = data.dropna(thresh=1, axis=0 ) cleaned

这段代码的作用是什么？ 这段代码的作用是对一个数据集进行数据预处理，具体包括以下两个步骤： 1. 删除缺失值：使用 dropna 函数删除数据...因此，cleaned 变量将会是一个删除了至少一个缺失值的行的数据集。

import pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词，用于去除一些无关文本情感的词，比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签，获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写，并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())修改这段代码的bugimport pandas as pd import numpy as np import os df = pd.read_csv('changed.txt',sep = '\t',escapechar = '\\') import nltk from nltk.corpus import stopwords # 读入德语停用词，用于去除一些无关文本情感的词，比如a、an等等 ger_stopwords = set(stopwords.words('german')) import re from bs4 import BeautifulSoup def clean_text(text): # 去除标签，获取实实在在的文本信息 text = BeautifulSoup(text,'html.parser').get_text() # 过滤标点符号 text = re.sub(r'[^a-zA-Z]',' ',text) # 将词汇转为小写，并过滤掉停用词 text = text.lower().split() text = [word for word in text if word not in ger_stopwords] return ' '.join(text) cleaned_text=df.review.apply(clean_text) sentence_list=[] for line in cleaned_text : # 将过滤好的每句话分割成一个个单词 sentence_list.append(line.split())

1. 'changed.txt'文件存在，并且路径正确。 2. BeautifulSoup库已经正确安装，否则需要先安装。 3. nltk库已经正确安装，否则需要先安装。 4. stopwords库已经正确安装，并且german语言的停用词已经下载，否则需要先...

优化一下下面的代码def FileUploads_modelform(request): """ 批量上传文件 方法三：采用modelform上传，超级简单，只需要实例化表单的时候 接收一下表单里边字符串数据和文件，然后利用表单的save()方法保存一下数据即可 :param request: :return: """ # 判断提交方式GET 或POST if request.method == 'POST': File_ModelForm = FileUpload_ModelForm(request.POST, request.FILES) # 实例化FileUploadForm表单，注意获取数据的方式 if File_ModelForm.is_valid(): # file = File_ModelForm.cleaned_data['file'] # 对于文件，自动保存 # 字段+上传路径自动保存到数据库 # file_form = File_ModelForm.save() # 保存表单到数据库 # 多属性保存 Upload_File = File_ModelForm.save(commit=False) # Upload_File.file_url = Upload_File.file_url.temporary_file_path() # 文件路径 # 调用get_optimized_file_type函数获取优化文件类型 # optimized_file_type = get_optimized_file_type(Upload_File.file_url) Upload_File.file_name = Upload_File.file_url.name # 文件名 Upload_File.file_size = Upload_File.file_url.size # 文件大小 Upload_File.file_update_author = request.user.realname # 获取文件类型 # Get the file content type uploaded_file_type, encoding = mimetypes.guess_type(Upload_File.file_url.path) Upload_File.file_type = uploaded_file_type # Upload_File.file_type = Upload_File.file_url.content_type # optimized_file_type = get_optimized_file_type(file_url) Upload_File.save() # 其他操作，例如返回成功页面或其他处理 # return render(request, 'zadmin/pages/File_Uploads.html', {'file_form': file_form}) return HttpResponse("文件上传成功！") else: file_form = FileUpload_ModelForm() return render(request, 'zadmin/pages/File_Uploads.html', {'file_form': file_form})

1. 使用适当的命名规范，将函数名从 FileUploads_modelform 改为 file_upload_modelform。 2. 移除了不必要的注释。 3. 使用更具描述性的变量名。 4. 在文件上传之前，检查用户是否已经登录，并使用 @login_...

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