改错def datadeal(data): # 数据描述 data.describe() # 删除列 if 'Unnamed: 0' in data.columns: data = data.drop(columns=['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data = data.drop(columns=['编号']) # 实例化 StandardScaler 对象 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化 normalized_data = scaler.fit_transform(data) # 计算相关系数矩阵 corr_matrix = normalized_data.corr() # 使用热力图可视化相关性 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) # 显示图形 plt.show() return normalized_data

时间: 2024-04-15 09:28:35 浏览: 151

修改后的代码如下:

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt

def datadeal(data):
    # 数据描述
    data.describe()

    # 删除列
    if 'Unnamed: 0' in data.columns:
        data = data.drop(columns=['Unnamed: 0'])
    elif '编号' in data.columns:
        data = data.drop(columns=['编号'])

    # 实例化 StandardScaler 对象
    scaler = StandardScaler()

    # 对数据进行标准化
    normalized_data = scaler.fit_transform(data)
    
    # 将标准化后的数据转为 DataFrame
    normalized_data = pd.DataFrame(normalized_data, columns=data.columns)

    # 计算相关系数矩阵
    corr_matrix = normalized_data.corr()

    # 使用热力图可视化相关性
    sns.heatmap(corr_matrix, annot=True)

    # 显示图形
    plt.show()

    return normalized_data

请注意,这只是修改了之前代码中的一些错误,并添加了需要导入的库。具体的数据处理和可视化部分可能需要根据您的实际需求进行调整。

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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

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