fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique())分析一下print(fruits['fruit_name'].unique())
时间: 2024-03-31 09:35:58 浏览: 12
这段代码中,`fruits`是一个`DataFrame`对象,它是从名为`fruit_data_with_colors.txt`的文本文件中读取数据而来的。`fruits['fruit_name']`是`DataFrame`对象中的一列,它的列名为`fruit_name`,表示水果的名称。`unique()`是一个`Series`方法,它返回该列中所有唯一的元素,即去重后的结果。
因此,`fruits['fruit_name'].unique()`所代表的含义是,返回`fruits`数据框中水果名称这一列中所有不同的水果名称。这个操作可以帮助我们对数据进行初步的统计和分析,例如,我们可以统计有多少种不同的水果,在这个数据集中每种水果的分布情况如何等等。
相关问题
fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape 分析一下这段代码中fruits.shape所代表的含义
这段代码中,`fruits`是一个`DataFrame`对象,它是从名为`fruit_data_with_colors.txt`的文本文件中读取数据而来的。`fruits.shape`是一个属性,它返回一个元组,表示`fruits`这个数据框对象的行数和列数,其中第一个元素是行数,第二个元素是列数。因此,`fruits.shape`所代表的含义是`fruits`这个数据框对象有多少行和多少列。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.svm import SVC from sklearn.metrics import classification_report from sklearn.metrics import confusion_matrix fruits = pd.read_table('fruit_data_with_colors.txt') fruits.head() fruits.shape print(fruits['fruit_name'].unique()) fruits.drop('fruit_label', axis=1).hist(bins=30, figsize=(9,9)) plt.suptitle("Histogram for each numeric input variable") plt.show() feature_names = ['mass', 'width', 'height', 'color_score'] x = fruits[feature_names] y = fruits['fruit_label'] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.25, random_state=0) scaler = MinMaxScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) logreg = LogisticRegression() logreg.fit(X_train, y_train) clf = DecisionTreeClassifier().fit(X_train, y_train) knn = KNeighborsClassifier() knn.fit(X_train, y_train) svm = SVC() svm.fit(X_train, y_train) pred = knn.predict(X_test)
你给出的代码是一个简单的机器学习分类问题的示例代码,使用的是Python中的sklearn库。该代码使用了4个输入特征来预测水果的标签,使用了4个分类器:Logistic回归、决策树、K近邻和支持向量机(SVM)。其中,MinMaxScaler用于对数据进行归一化处理,train_test_split用于将数据集分为训练集和测试集。最后使用K近邻分类器进行预测,并输出预测结果。