请给出修改以后的完整代码
时间: 2024-09-15 10:14:11 浏览: 38
假设你的原始代码片段如下,它涉及到尝试从数据集 `data` 中随机选取初始聚类中心,但是可能会引发 `KeyError` 因为 `random_indices` 中的某些索引可能不在数据集中:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
class Clustering:
def __init__(self, data, n_clusters):
self.data = data
self.n_clusters = n_clusters
self.random_indices = np.random.choice(data.index, size=n_clusters)
self.centroids = data.loc[self.random_indices] # 这里可能导致 KeyError
clustering = Clustering(df, 5) # df 是一个示例数据框
```
在修复这个代码后,完整的修正版本将包括前面提到的错误检查和处理部分:
```python
class Clustering:
def __init__(self, data, n_clusters):
self.data = data
self.n_clusters = n_clusters
valid_random_indices = [i for i in np.random.choice(data.index, size=n_clusters) if i in data.index]
# 创建一个新的 Series 保存有效的随机索引,以避免直接修改原数据框
self.random_indices = pd.Series(valid_random_indices, name='valid_indices')
self.centroids = data.loc[valid_random_indices]
def __repr__(self):
return f"Clustering object with {len(self.random_indices)} centroids."
clustering = Clustering(df, 5)
```
在这个修正版中,我们创建了一个新的 Series 存储有效索引,并在计算 `centroids` 时使用这些索引。这将确保不会因为试图访问不存在的行而引发 `KeyError`。