pd.dataframe(ones:)有哪些参数

`pd.DataFrame(ones:)` 是 pandas 库中的一个创建函数，它用于生成一个全为 ones 的 DataFrame 数据结构。这个函数通常不需要显式指定参数，因为 `ones` 表示所有元素都是数值 1。如果你想要创建特定形状（行数和列数）的全 1s DataFrame，可以传入两个参数：

pd.DataFrame(np.ones(shape=(rows, cols)), columns=column_names)

其中：
- `shape=(rows, cols)` 指定了 DataFrame 的行数（rows）和列数（cols），如果没有提供，会默认为一个单列的 Series。
- `columns=column_names` 可以指定列名列表，如果不提供，则默认从 0 开始编号。

如果你想直接通过函数名称创建一个全 1s 的 DataFrame，可能会需要额外的参数解析库的支持，例如 NumPy 或者直接传递整数给 shape 参数。但是，通常直接用 Numpy 的 ones 函数创建数组后再转换成 DataFrame 更常见。

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alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2) alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2)

这段代码是在利用岭回归（Ridge Regression）来进行特征选择。其中，np.logspace(-10,10,20)是在生成20个对数尺度的alpha值，ridge_clf = Ridge(alpha=alpha)是定义岭回归模型，ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train)是利用训练集进行模型训练，df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns)是将岭回归模型的系数转换为数据框格式，df['alpha']=alpha是为每个alpha值添加一列，coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True)是将所有alpha值对应的系数数据框进行合并，最后用coef.round(decimals=2)将结果保留两位小数。

coef1 = pd.DataFrame() for alpha in np.linspace(0.0001,0.2,20): lasso_clf = Lasso(alpha=alpha) lasso_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([lasso_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha'] = alpha coef1 = pd.concat([coef1,df],ignore_index=True) coef1.head() plt.figure(figure=(9,6),dpi=600) for feature in X_train.columns[:-1]: plt.plot('alpha',feature,data=coef1) plt.legend(loc='upper right') plt.xlabel(r'$\alpha$',fontsize=15) plt.ylabel("coefficient",fontsize=15) plt.show()

这段代码使用 Lasso 回归对特征进行选择，并绘制了不同超参数 alpha 值下各个特征的系数变化曲线。具体来说，代码通过循环不同的 alpha 值，分别训练 Lasso 回归模型，并记录下各个特征的系数。最后将这些系数数据整合成一个 DataFrame，并绘制出每个特征随着 alpha 变化的系数变化曲线。