df_new.replace(values, inplace=True) df_count = df_new['T_ITEMS'].value_counts()

时间: 2024-04-08 21:32:34 浏览: 53
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Python库 | stjudecloud_merge_counts-1.0.1-py3-none-any.whl

你的代码片段中，首先使用`df_new.replace()`方法替换数据框（DataFrame）`df_new`中的某些值。`values`参数是要替换的值，`inplace=True`表示原地替换，即直接修改原始数据框。 接下来，你使用`df_new['T_ITEMS'].value_counts()`方法计算`df_new`数据框中'T_ITEMS'列中每个唯一值的频数，并将结果赋值给`df_count`变量。 这段代码的作用是替换数据框中的某些值，并计算替换后每个唯一值的频数。
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PHP数组操作：count()与array_search()函数

$arr_count = explode("@", $counts); if ($_POST) { $name = $_POST['name']; $count = $_POST['count']; $key = array_search($name, $arr_name); // 查找元素在数组中的位置 if ($key !== false) { // ...
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Python defaultdict与__missing__方法详解

现在，当我们尝试访问或修改counts中不存在的键时，如counts['puppy']，defaultdict会自动调用int()函数，得到0作为默认值，因此counts['puppy']将返回0，而不会抛出KeyError异常。 其次，__missing__()...

pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思

- df.loc[df.y.values == 'yes', col]：这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行，并且只选择其中的 col 列。 - .value_counts()：对筛选出的结果进行频数计算，返回一...

g=df.groupby('location') df_counts=g.count()['rank'] df0=df_counts.copy() df0.sort_values(ascending=False,inplace=True)

It then counts the number of values in the 'rank' column for each group using the 'count' method, and saves the result in a new DataFrame 'df_counts'. The code then creates a copy of 'df_counts' ...

import pandas as pd import plotly.graph_objs as go import plotly.offline as py # 读取csv文件 df = pd.read_csv('Studentslnfo.csv', encoding='gbk') # 统计不同性别下每个家长受教育水平的人数 female_parent_edu_counts = df[df['性别'] == '女']['家长受教育水平'].value_counts() male_parent_edu_counts = df[df['性别'] == '男']['家长受教育水平'].value_counts() # 绘制三维柱状图 trace1 = go.Bar(x=female_parent_edu_counts.index, y=female_parent_edu_counts.values, z=[0] * len(female_parent_edu_counts), name='女性') trace2 = go.Bar(x=male_parent_edu_counts.index, y=male_parent_edu_counts.values, z=[1] * len(male_parent_edu_counts), name='男性') data = [trace1, trace2] layout = go.Layout(title='不同性别下每个家长受教育水平的人数', scene=dict(xaxis=dict(title='家长受教育水平'), yaxis=dict(title='人数'), zaxis=dict(title='性别'))) fig = go.Figure(data=data, layout=layout) py.plot(fig, filename='parent_edu_counts.html') 优化代码使其能在jupyter中显示

trace1 = go.Bar(x=female_parent_edu_counts.index, y=female_parent_edu_counts.values, z=[0] * len(female_parent_edu_counts), name='女性') trace2 = go.Bar(x=male_parent_edu_counts.index, y=male_parent_...

解释下面代码的意思from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() data_means_stander = sc_X.fit_transform(data_means.iloc[:,[1,2,3]]) from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_means_stander) data_means['count']=data_means['income_risk']+data_means['economic_risk']+data_means.loc[:,'history_credit_risk'] sort_values=data_means.sort_values("count",inplace=False) kmeans_model.cluster_centers_ data_means['lable']=kmeans_model.labels_ r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() data_means.to_csv("mean.csv",index=False,sep=',', encoding="utf_8_sig")

最后，使用pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()函数统计每个聚类簇中数据的数量，将结果存储在r1中，并将数据集保存在文件mean.csv中。聚类分析的结果可以帮助我们对数据进行分类和分析，发现其中的规律...

df_tmp1 = df[['城市','销量']] df_counts = df_tmp1.groupby('城市').sum() df_counts = df_counts.reset_index() df_counts['城市'] = df_counts['城市'].replace(prov_dic)

这段代码的作用是将数据框 df 中的两列 城市 和 销量 提取出来，然后按照 城市 列进行分组，计算每个城市的销量总和，并将结果保存在一个新的数据框 df_counts 中。同时，根据一个名为 prov_dic 的字典...

Scatter() .add_xaxis(df_counts.index.values.tolist()) .add_yaxis('4A-5A景区数量', df_counts.values.tolist(),symbol_size=50,itemstyle_opts=item_style) .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False, type_='size', range_size=[5,50])

首先使用 Scatter() 方法创建一个散点图对象，然后使用 add_xaxis() 方法向散点图中添加 x 轴数据，即 df_counts.index.values.tolist() 表示将 df_counts 数据框的索引转换为列表。接着使用 add_yaxis() ...

male_counts = df.groupby('籍贯')['性别']['男'].value_counts().unstack() sns.barplot(x=male_counts.index, y=male_counts.values, color='blue', label='男')这两段代码如何改进

1. 美化图形，添加标签和标题等元素使其更具有可读性。 2. 在groupby方法中使用多个列进行分组，以获得更细粒度的数据。 3. 改变颜色方案以提高视觉吸引力。 4. 将女性数量也纳入统计并进行比较，以获得更全面的数据...

df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df= df[df['Column1'] == 'Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['Column8'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous']) # 统计结果并画图 bar_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png',dpi=300) pie_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png',dpi=300)根据该代码做出的饼状图与柱状图重合，如何解决，需要正确的代码，加上 queens_df=queens_df.sort_values('NO2 AQI')仍然存在这个问题

bar_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png', dpi=300) pie_plot = queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure....

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

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...

解释这个代码def Agg(Feature):     for dataset in [df_train,df_test]:         for feat_1 in ['year','month','WeekOfYear','day']:             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_mean'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].mean()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_median'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].median()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_std'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].std()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].min()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].max()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_sum'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].sum()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_range'] = dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_max'] - dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_min']             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_var'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].var()))             dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_skew'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].skew()))             for n in [0.10,0.25,0.75,0.90]:                 dataset[f'{Feature}_Agg_{feat_1}_quantile_{n}'] = dataset[feat_1].map(dict(df_train.groupby(feat_1)[Feature].quantile(n)))        feats = ['meantemp'] for feat in feats:             Agg(feat) print('处理删除前的特性: ', df_train.shape) cols = df_train.columns dup = [] for feat_1 in tqdm(cols):     if (feat_1 in dup):         continue     for feat_2 in cols.drop(feat_1):         if (feat_2 in dup):             continue         if (df_train[feat_1].equals(df_train[feat_2])):             df_train.drop(feat_2,inplace=True,axis=1)             dup.append(feat_2) for feat in tqdm(df_test.columns):     if ((len(df_train[feat].value_counts().keys()) == 1) | (len(df_test[feat].value_counts().keys()) == 1)):         df_train.drop(feat,inplace=True,axis=1)         df_test.dr

op(feat,inplace=True,axis=1) 这个代码实现了对特征进行聚合的操作，将每个特征在年、月、周、日等维度上的均值、中位数、标准差、最小值、最大值、求和、极差、方差、偏度、分位数等统计量都计算出来，并且添加到...

df_director = df['表演者'].str.split(' / ', expand=True) drt1 = df_director.apply(pd.value_counts).fillna('0') drt1 = drt1.astype(np.int64) drt1['count'] = drt1.sum(axis=1) drt1.sort_values('count', ascending=False, inplace=True) drt1.drop([0,1], axis=1, inplace=True) drt1.index.name = '表演者' display(drt1[:10])

最后，按照总次数降序排列(drt1.sort_values('count', ascending=False, inplace=True))，并去掉不需要的列(drt1.drop([0,1], axis=1, inplace=True))。最后的结果会显示前10个表演者及其出现次数。

count_file <- list.files('gdc_download',pattern = '*gene_counts.tsv',recursive = TRUE)

这段代码的作用是列出文件夹 gdc_download 中所有以 gene_counts.tsv 结尾的文件，并将文件名存储到 count_file 这个变量中。list.files 函数的第一个参数是要列出文件的目录，pattern 参数指定了要匹配的...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import confusion_matrix, classification_report, accuracy_score # 1. 数据准备 train_data = pd.read_csv('train.csv') test_data = pd.read_csv('test_noLabel.csv') # 填充缺失值 train_data.fillna(train_data.mean(), inplace=True) test_data.fillna(test_data.mean(), inplace=True) # 2. 特征工程 X_train = train_data.drop(['Label', 'ID'], axis=1) y_train = train_data['Label'] X_test = test_data.drop('ID', axis=1) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(X_train) X_test = scaler.transform(X_test) # 3. 模型建立 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 4. 模型训练 model.fit(X_train, y_train) # 5. 进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 6. 保存预测结果 df_result = pd.DataFrame({'ID': test_data['ID'], 'Label': y_pred}) df_result.to_csv('forecast_result.csv', index=False) # 7. 模型评估 y_train_pred = model.predict(X_train) print('训练集准确率：', accuracy_score(y_train, y_train_pred)) print('测试集准确率：', accuracy_score(y_test, y_pred)) print(classification_report(y_test, y_pred)) # 8. 绘制柱形图 feature_importances = pd.Series(model.feature_importances_, index=X_train.columns) feature_importances = feature_importances.sort_values(ascending=False) plt.figure(figsize=(10, 6)) sns.barplot(x=feature_importances, y=feature_importances.index) plt.xlabel('Feature Importance Score') plt.ylabel('Features') plt.title('Visualizing Important Features') plt.show() # 9. 对比类分析 train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show()

train_data['Label'].value_counts().plot(kind='bar', color=['blue', 'red']) plt.title('Class Distribution') plt.xlabel('Class') plt.ylabel('Frequency') plt.show() 这段代码会生成一个柱形图，展示...

df_country = df['音乐类型'].str.split(' ',expand = True) ct1 = df_country.apply(pd.value_counts).fillna('0') ct1 = ct1.astype(np.int64) ct1['count'] = ct1.sum(axis = 1) ct1.sort_values('count', ascending = False, inplace = True) ct1['count'].plot.bar(figsize = (12,5), color = 'royalblue', legend = True, width = 0.6)

最后，按照总次数降序排列(ct1.sort_values('count', ascending = False, inplace = True))，并使用柱状图展示每种音乐类型的出现次数(ct1['count'].plot.bar(figsize = (12,5), color = 'royalblue', legend = ...

def ols_model(df, y, variable_lst=''): if variable_lst == '': reserve_lst = [y] else: reserve_lst = [y] for item in variable_lst: reserve_lst.append(item) print(reserve_lst) df_reserve = df[reserve_lst] df_reserve_nonzero = df_reserve.dropna(axis=0) df_reserve_nonzero.info(verbose=True, null_counts=True) expre = f'{y} ~ ' expre += ' + '.join(variable_lst) print(expre) regout = ols(expre, df).fit() print(regout.summary2())

它的输入参数包括一个DataFrame df，一个表示因变量的字符串 y，以及一个可选的自变量列表 variable_lst。 函数首先判断 variable_lst 是否为空。如果为空，则将 y 添加到 reserve_lst 列表中。如果不...

# Look through unique values in each categorical column categorical_cols = train_df.select_dtypes(include="object").columns.tolist() for col in categorical_cols: print(f"{col}", f"Number of unique entries: {len(train_df[col].unique().tolist())},") print(train_df[col].unique().tolist()) def plot_bar_chart(df, columns, grid_rows, grid_cols, x_label='', y_label='', title='', whole_numbers_only=False, count_labels=True, as_percentage=True): num_plots = len(columns) grid_size = grid_rows * grid_cols num_rows = math.ceil(num_plots / grid_cols) if num_plots == 1: fig, axes = plt.subplots(1, 1, figsize=(12, 8)) axes = [axes] # Wrap the single axes in a list for consistent handling else: fig, axes = plt.subplots(num_rows, grid_cols, figsize=(12, 8)) axes = axes.ravel() # Flatten the axes array to iterate over it for i, column in enumerate(columns): df_column = df[column] if whole_numbers_only: df_column = df_column[df_column % 1 == 0] ax = axes[i] y = [num for (s, num) in df_column.value_counts().items()] x = [s for (s, num) in df_column.value_counts().items()] ax.bar(x, y, color='blue', alpha=0.5) try: ax.set_xticks(range(x[-1], x[0] + 1)) except: pass ax.set_xlabel(x_label) ax.set_ylabel(y_label) ax.set_title(title + ' - ' + column) if count_labels: df_col = df_column.value_counts(normalize=True).mul(100).round(1).astype(str) + '%' for idx, (year, value) in enumerate(df_column.value_counts().items()): if as_percentage == False: ax.annotate(f'{value}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center') else: ax.annotate(f'{df_col[year]}\n', xy=(year, value), ha='center', va='center', size=8) if num_plots < grid_size: for j in range(num_plots, grid_size): fig.delaxes(axes[j]) # Remove empty subplots if present plt.tight_layout() plt.show()

函数的输入包括一个数据框（df）、一个列名的列表（columns）、网格的行数和列数（grid_rows和grid_cols）、x轴和y轴标签（x_label和y_label）、标题（title）、是否只显示整数（whole_numbers_only）、是否在图上...

def task4(): # 读取文件 df= pd.read_csv('pollution_us_5city_2007_NO2_descending.csv') # 离散化 queens_df=df[df['County']=='Queens'] queens_df['NO2 AQI']=pd.cut(queens_df['NO2 Mean'],bins=[0,25,50,75,100,125,150],labels=['Good','Moderate','SubUnhealthy','Unhealthy','VeryUnhealthy','Hazardous']) # 统计结果并画图 bar_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='bar') bar_plot.figure.savefig('NO2_AQI_bar.png',dpi=300) pie_plot=queens_df['NO2 AQI'].value_counts().plot(kind='pie') pie_plot.figure.savefig('NO2_AQI_pie.png',dpi=300) print("任务四执行成功！")显示keyerror为county如何解决，需要新的代码

在这个示例代码中，我们使用了 df[df['State'] == 'New York'][df['City'] == 'New York'][df['County'] == 'Queens'] 来筛选纽约市皇后区的数据，而非使用 df[df['County'] == 'Queens']。这样做可以避免因为...

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PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略

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钗头凤声乐表演的二度创作分析报告

资源摘要信息:"声乐表演中的二度创作—以钗头凤为例-PaperRay检测报告-免费版-***" 知识点一：声乐表演的二度创作 声乐表演中的二度创作是指在原有的音乐作品基础上，表演者通过自己的理解，对作品进行个性化的演绎和再创作。这一过程涉及到表演者对原作品的情感、意境、风格等的深入解读，以及在此基础上对旋律、节奏、力度、音色等方面的重新构建，使得作品呈现出新的艺术魅力。二度创作是声乐表演艺术中一个重要的环节，它能充分展示表演者个人的艺术修养、技术能力和创造潜力。 知识点二：钗头凤的含义及历史背景 《钗头凤》原为宋代女词人李清照的作品，是一首充满哀怨和对过去美好时光怀念的词作。该词描绘了词人对已逝爱情的深刻眷恋，以及对命运无情的无奈感慨。在声乐表演中，将这首词作作为声乐作品演唱，表演者需要通过旋律、节奏、强弱等手段，将这种哀愁和幽怨的氛围传达给听众，这也是二度创作中一个极具挑战性的部分。 知识点三：声乐表演技巧与二度创作的关系 在声乐表演中，二度创作不仅仅是情感的表达，还与表演者的技巧息息相关。例如，对声音的控制能力决定了能否准确地表达作品的情感深度，对歌曲结构的理解能力影响着对音乐细节的处理，以及对音乐风格的把握能力决定了能否让作品呈现出原汁原味的艺术效果。因此，良好的声乐表演技巧是实现二度创作的基础。 知识点四：PaperRay检测报告 PaperRay检测报告可能是一种由PaperRay软件生成的分析报告，用于对声乐作品或其他文档进行检测和分析。虽然具体的功能和使用方法未在题目中给出，但通常这类报告会提供作品的原创性检测、文本相似度分析、语言规范性校验等方面的信息。在声乐领域，类似的工具可以用于检测作品的创新性，或者评估表演中的二度创作部分是否具有独创性。 知识点五：声乐表演中的二度创作与版权法律 在声乐表演领域，对原作品进行二度创作可能涉及版权问题。表演者对作品的改编和演绎应当尊重原作者的版权，同时确保创作的内容不侵犯原作品的著作权。因此，在进行二度创作时，表演者需要了解相关的版权法律法规，确保自己的创作活动在合法的范围内进行。 综合以上内容，可以看出，声乐表演中的二度创作是一项复杂的艺术活动，它不仅仅需要表演者具备深厚的音乐理解和高超的表演技巧，还涉及到对作品进行法律许可的改编和演绎。通过对《钗头凤》这样的古典诗词的声乐化演绎，表演者不仅展现了作品的文学美，也体现了音乐艺术的创新精神。而PaperRay检测报告这类工具的出现，也为声乐作品的原创性和合规性提供了技术保障。