train = pd.read_csv('train.csv') #读取数值 train = train.replace(np.NaN,0) #缺失值处理 train = train.dropna() #丢弃空值 test = pd.read_csv('test.csv') #读取数值 test = test.replace(np.NaN,0) #缺失值处理 test = test.dropna() #丢弃空值 y_train= train.loc[:,'Survived'] x_train= train.loc[:,['PassengerId','Pclass','Age','Fare']] x_train['male'] = train['Sex'].map({'male':1,'female':0}) y_test= test.loc[:,'Survived'] x_test= test.loc[:,['PassengerId','Pclass','Age','Fare']] x_test['male'] = test['Sex'].map({'male':1,'female':0})

这段代码的功能是读取两个 csv 文件，分别为 `train.csv` 和 `test.csv`，然后对缺失值进行处理，使用 `dropna()` 丢弃空值。接下来，将 `train` 的标签值 `Survived` 赋给 `y_train`，将 `train` 中的 `PassengerId`, `Pclass`, `Age`, `Fare` 的数据赋给 `x_train`，并将 `Sex` 中的 `male` 映射为 1，`female` 映射为 0。最后，将 `test` 的标签值 `Survived` 赋给 `y_test`，将 `test` 中的 `PassengerId`, `Pclass`, `Age`, `Fare` 的数据赋给 `x_test`，并将 `Sex` 中的 `male` 映射为 1，`female` 映射为 0。这段代码主要是针对一个数据集进行数据预处理，从而为后续的机器学习模型提供干净的数据。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from decision_tree_classifier import DecisionTreeClassifier from random_forest_classifier import RandomForestClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.metrics import accuracy_score #读取数据 df = pd.read_csv('adult.csv',encoding='gbk') df.head() col_names=['age','workclass','fnlwgt','education','educational-num','marital-status','occupation','relationship','race','gender','capital-gain','capital-loss','hours-per-week','native-country','income'] df.columns = col_names categorical = ['workclass','education','marital-status','occupation','relationship','race','gender','native-country','income'] # print(f'分类特征：\n{categorical}') # for var in categorical: # print(df[var].value_counts()) #缺失值处理 df['occupation'].replace('?', np.NaN, inplace=True) df['workclass'].replace('?', np.NaN, inplace=True) df['native-country'].replace('?', np.NaN, inplace=True) df.isnull().sum() df['income'].value_counts() plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Microsoft YaHei'] df.isnull().sum() df['workclass'].fillna(df['workclass'].mode()[0], inplace=True) df['occupation'].fillna(df['occupation'].mode()[0], inplace=True) df['native-country'].fillna(df['native-country'].mode()[0], inplace=True) df = pd.get_dummies(df,columns=categorical,drop_first=True) print(df.head()) y = df.loc[:,'income_>50K'] X = np.array(df.loc[:,['age', 'educational-num', 'hours-per-week']]) y = np.array(y) x = np.array(X) y = y.reshape(-1,1) X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2,random_state=1234) from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier rtree = RandomForestClassifier(n_estimators=100,max_depth=5,max_features=0.2,max_samples=50,random_state=1234) X_train = np.array(X_train) rtree.fit(X_train, y_train) X_test = np.array(X_test) y_pred = rtree.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test,y_pred) print("accuracy={}".format((accuracy)))我这个代码如何更换特征向量

如果想更换特征向量，只需要修改以下代码段：

X = np.array(df.loc[:,['age', 'educational-num', 'hours-per-week']])
y = np.array(y)

将 `['age', 'educational-num', 'hours-per-week']` 替换为你想要的特征向量即可。注意要保证特征向量的格式正确，即为一个列表形式。另外，如果更换特征向量后发现模型表现不佳，可以再考虑增加或减少特征，或者对特征进行预处理等操作。

使用lightgbm填补缺失值的Python程序

下面是使用LightGBM填补缺失值的Python程序：

import lightgbm as lgb
import pandas as pd
import numpy as np

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 替换缺失值
data = data.replace(-999, np.nan)

# 划分数据集
train = data[data['target'].notnull()]
test = data[data['target'].isnull()]

# 定义特征和目标
features = [col for col in data.columns if col not in ['ID_code', 'target']]
target = 'target'

# 训练模型
params = {'objective': 'binary', 'metric': 'auc', 'random_state': 42}
lgb_train = lgb.Dataset(train[features], label=train[target])
model = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=100)

# 预测缺失值
test[target] = model.predict(test[features])

# 将预测的结果填入原始数据集
data.loc[data['target'].isnull(), 'target'] = test[target]

# 保存结果
data.to_csv('result.csv', index=False)

说明：

1. 首先读取数据，并将数据中的-999替换为NaN。
2. 然后划分数据集，将含有目标变量的数据作为训练集，没有目标变量的数据作为测试集。
3. 接着定义特征和目标。
4. 训练LightGBM模型，使用训练集进行训练。
5. 对测试集进行预测，将预测结果填入原始数据集中缺失的位置。
6. 最后将结果保存为CSV文件。