解释代码: def fetch(self): if os.path.exists(self.path): try: print('=============Preprocessing the data=======================') # path = 'D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET' # os.path.exists('D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET') # path = 'D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET' # dataset = '\\2013_04_21.csv' data = pd.read_csv(self.path + self.dataset) data.columns = ['index', 'URI', 'Section'] data = data.drop(['index'], axis = 1) print('Done loading data') print(20*'*') print('Start labelling data....') '''Labelling the dataset''' lab = set(data['Section'].values) lab = dict(enumerate(lab,1)) lab = dict (zip(lab.values(),lab.keys())) '''convert keys to values and values to keys. This helps to turn the label into numerics. for classification''' label = list(map(lab.get, list(data['Section'].values))) data['label'] = pd.Series(label).values data = data.loc[:, ['URI','label']] print('Done labelling data') print(20*'*') return data, label except: pass finally: print('finnished..part 1')
时间: 2023-05-28 20:02:28 浏览: 93
这段代码是一个类的方法,该方法名为“fetch”。该方法的主要功能是检查指定路径下是否存在文件,并在文件存在的情况下进行数据预处理。
首先,该方法使用Python中的os模块的exists()函数来检查指定路径下是否存在文件。如果该路径下存在文件,则执行下一步操作。
接着,该方法使用try-except结构来捕获可能出现的异常。在代码中,该结构主要针对数据预处理部分。当程序处理数据的过程中出现错误时,会自动跳过并执行except块中的代码。
最后,当程序成功执行完所有数据预处理操作时,会输出一条提示信息:“Preprocessing the data”,提示用户数据预处理已完成。
相关问题
请仿照这一段代码,if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')
这是一个根据文件类型读取数据的代码示例。以下是根据您提供的代码进行修改后的示例:
```python
import pandas as pd
class DataReader:
def __init__(self, file_path, file_type, names=None):
self.file_path = file_path
self.file_type = file_type
self.names = names
self.pd_data = None
self.x = None
self.y = None
def read_data(self):
if self.file_type == "csv":
try:
self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)
except:
raise ValueError('csv路径错误')
elif self.file_type == "txt":
self.pd_data = pd.DataFrame(
pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names))
elif self.file_type == "pmlb":
try:
self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False)
self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True)
except:
raise ValueError('pmlb数据集名称错误')
elif self.file_type == "numpy":
try:
self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path)
self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1])
except:
raise ValueError('numpy数据集设置失败')
```
在上面的示例中,我们创建了一个名为DataReader的类,它接受文件路径和文件类型作为参数,并在read_data方法中根据文件类型读取数据。根据不同的文件类型,我们使用相应的pandas函数来读取数据。请注意,对于txt文件,我们使用了制表符('\t')作为分隔符。对于pmlb和numpy文件,我们根据需要设置了self.x和self.y变量。如果读取过程中出现错误,将引发ValueError异常。
var todoData:ToDoModel! todoData = ToDoModel(context: context) todoData.mainTitle = self.mainTitle todoData.date = self.date let subFetchRequest: NSFetchRequest<ToDoSubModel> = ToDoSubModel.fetchRequest() subFetchRequest.includesSubentities = false do { let subDatas = try context.fetch(subFetchRequest) for subData in subDatas{ todoData.sub = NSSet(object: subData) } }catch{ print("Error:\(error.localizedDescription)") }这代码能不能连续添加另一个实体的数据,如果不能应该怎样写
这段代码只是从 `subFetchRequest` 中获取数据并将其设置为 `todoData` 的 `sub` 属性。如果你想要添加另一个实体的数据,你需要创建另一个实体模型并将数据保存到它的属性中,然后将其与 `todoData` 关联。这可以通过类似以下代码的方式实现:
```
// create a new entity
let newEntity = AnotherEntity(context: context)
newEntity.property1 = "value1"
newEntity.property2 = "value2"
// associate the new entity with todoData
todoData.anotherEntity = newEntity
// save the changes to the context
do {
try context.save()
} catch {
print("Error:\(error.localizedDescription)")
}
```
这将创建一个新的实体,将数据保存到它的属性中,然后将其与 `todoData` 关联。最后,将更改保存到上下文中。