df_m.loc[min:max]

时间: 2024-10-22 22:20:59 浏览: 15
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Numpy and Pandas Cheat Sheet.pdf

`df_m.loc[min:max]` 是Pandas DataFrame对象的一个切片操作，用于选取DataFrame中指定行范围的数据。在这个上下文中，`min`和`max`应该是列名或者是索引（如果该列是有序的）。这个表达式会选择从`min`到`max`之间的行，包括`min`和`max`本身。 例如，如果你有一个名为`df_m`的DataFrame，假设它有一个按区域排序的索引（`"区域"`列），你可以这样选择特定区域的行： ```python # 假设"区域"列已按照升序排列 selected_rows = df_m.loc['min区域':'max区域'] ``` 这里`'min区域'`和`'max区域'`是你想要选取的具体区域名称。同样，如果`"价格(元/月)"`列是数值型并且你想找出最低和最高价格所在的行： ```python # 如果"价格(元/月)"列存在 price_min_row = df_m.loc[df_m["价格(元/月)"].idxmin()] price_max_row = df_m.loc[df_m["价格(元/月)"].idxmax()] ``` 这会返回对应最低和最高的价格的行。
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6. 填充空值：使用df.fillna((df['column'].max() + df['column'].min()) / 2, inplace=True)用上下限平均值填充空值。 7. 筛选条件行：df[df['popularity'] > 3]选取popularity列值大于3的行。 8. 去重：df....
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arts_data = df.loc[:, ('文科', slice(None), slice(None))) 案例分析中还提到了describe()方法，这是一个非常实用的功能，它提供了数据的基本统计信息，如平均值、标准差、最小值、四分位数和最大值。在...

data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx') data.columns = ['code','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean() std = r_df.std() skewness = r_df.skew() kurtosis = r_df.kurtosis() max_value = r_df.max() min_value = r_df.min() autocorr = r_df.autocorr()修改一下这个程序

min_return = returns_df.min().values[0] autocorrelation = returns_df['return'].autocorr() # 打印统计量 print(f'Number of trading days: {num_returns}') print(f'Mean return: {mean_return:.4f}') print(f...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示list index out of range，怎么修改

2. min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() 和 max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() 中的 [:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]] 也应该改为 [:, [...

data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') data.columns = ['code','name','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean().values[0] std = r_df.std().values[0] skewness = r_df.skew().values[0] kurtosis = r_df.kurtosis().values[0] max_value = r_df.max().values[0] min_value = r_df.min().values[0] acf_values = acf(r_df, nlags=len(r_df)-1)修改这段程序

max_value = r_df.max() min_value = r_df.min() acf_values = acf(r_df, nlags=len(r_df)-1) print('Number of trading days:', num_trading_days) print('Mean:', mean) print('Standard deviation:', std) print...

简化下列语句：for i in range(len(data2_0_time3)): if (np.isnan(data2_0_time3.iat[i,0])==True): if 3<=i<=len(data2_0_time3)-4: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24': 'speed_391_22'] = data2_0_time3.iloc[i-3:i,0:3].fillna(0).values.mean(axis=0) elif i>len(data2_0_time3)-4: cols = ['speed_391_24', 'speed_391_23', 'speed_391_22'] rolling_df = data2_0_time3.loc[:i][cols].rolling(window=3, min_periods=1) data2_0_time3.loc[i, cols] = rolling_df.mean().iloc[-1].values else: data2_0_time3.loc[i, ['speed_391_24', 'speed_391_23', 'speed_391_22']] = np.nan_to_num(data2_0_time3.iloc[max(i-3,0):i+1, [0,1,2]].rolling(window=4, min_periods=1).sum().iloc[-1]/min(i+1, 4))

简化上述语句的方法: 1. 使用缩写变量名代替较长的列名，以增加代码可读性。... data.loc[i,cols] = np.nan_to_num(data.iloc[max(i-3,0):i+1,[0,1,2]].rolling(window=4, min_periods=1).sum().iloc[-1]/min(i+1,4))

key = pd.PeriodIndex(data['DATA_DATE'], freq='m') month = data.groupby(by=['CONS_NO', key]) # 按月进行分组 month_sum = month.sum() # 求和的比值 s_e_1, t_f_1 = date_filter(month_sum) s_e_sum = s_e_1.groupby('CONS_NO').sum() t_f_sum = t_f_1.groupby('CONS_NO').sum() se_tf_sum_ratio = date_merge(s_e_sum, t_f_sum, 'sum_ratio') print("每个用户七八月电量和与三四月电量和的比值：\n", se_tf_sum_ratio) month_max = month.max() # 求最大值的比值 s_e_2, t_f_2 = date_filter(month_max) s_e_max = s_e_2.groupby('CONS_NO').max().loc[:, 'KWH'] t_f_max = t_f_2.groupby('CONS_NO').max().loc[:, 'KWH'] se_tf_max_ratio = date_merge(s_e_max, t_f_max, 'max_ratio') print("每个用户七八月电量最大值与三四月电量最大值的比值：\n", se_tf_max_ratio) month_min = month.min() # 求最小值的比值 s_e_3, t_f_3 = date_filter(month_min) s_e_min = s_e_3.groupby('CONS_NO').min().loc[:, 'KWH'] t_f_min = t_f_3.groupby('CONS_NO').min().loc[:, 'KWH'] se_tf_min_ratio = date_merge(s_e_min, t_f_min, 'min_ratio') print("每个用户七八月电量最小值与三四月电量最小值的比值：\n", se_tf_min_ratio) month_mean_sum = month.sum() # 求平均值的比值 s_e_4, t_f_4 = date_filter(month_mean_sum) s_e_mean = s_e_4.groupby('CONS_NO').apply(lambda x: x.sum() / 122) # 先计算每个用户七八月份总的用电量，然后除以总天数，得到平均值 t_f_mean = t_f_4.groupby('CONS_NO').apply(lambda x: x.sum() / 122) # 同上 se_tf_mean_ratio = date_merge(s_e_mean, t_f_mean, 'mean_ratio') print("每个用户七八月电量平均值与三四月电量平均值的比值：\n", se_tf_mean_ratio)优化这段代码

s_e = s_e.groupby('CONS_NO').agg(sum=('KWH', 'sum'), max=('KWH', 'max'), min=('KWH', 'min'), mean=('KWH', 'sum')) / 122 t_f = t_f.groupby('CONS_NO').agg(sum=('KWH', 'sum'), max=('KWH', 'max'), min=...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./test.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(df,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示could not convert string to float，怎么修改

min_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = df.loc[:, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() sns.heatmap(df, vmin=min_val, vmax=max_val, cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_...

max_hold_day = 20 # 最大持股周期 min_profit_rate = 0.12 # 设置未来20天最小盈利点 loss_limit = -0.07 + 0.01 # 设置未来20天的止损点，如果我们止损点是7个点，标数据的时候超过6个点就标记为0for i in range(max_hold_day): print('begin shift %d days' % (i + 1)) tmp_df = stock_info[['ts_date_id', 'high', 'low']] tmp_df = tmp_df.rename(columns={'high': 'high_shift_{}'.format(i + 1), 'low': 'low_shift_{}'.format(i + 1)}) use_col.append('high_shift_{}'.format(i + 1)) use_col.append('low_shift_{}'.format(i + 1)) tmp_df['ts_date_id'] = tmp_df['ts_date_id'] + i + 1 stock_info = stock_info.merge(tmp_df, how='left', on='ts_date_id') # 假设以当天开盘价买入 for i in range(max_hold_day): stock_info['high_shift_{}'.format(i + 1)] = (stock_info['high_shift_{}'.format(i + 1)] - stock_info['open']) / \ stock_info['open'] stock_info['low_shift_{}'.format(i + 1)] = (stock_info['low_shift_{}'.format(i + 1)] - stock_info['open']) / \ stock_info['open'] tmp_array = stock_info[use_col].values stock_info['label_max'] = 0 stock_info['label_min'] = 0 stock_info['label_final'] = 0 for i in range(max_hold_day): # 先判断是否到止损 tmp_col = 'low_shift_' + str(i + 1) idx = stock_info[tmp_col] <= loss_limit stock_info.loc[idx, 'label_min'] = 1 # 再判断是否到最小利润点 tmp_col = 'high_shift_' + str(i + 1) idx = stock_info[tmp_col] >= min_profit_rate stock_info.loc[idx, 'label_max'] = 1 # 如果不到止损点并且 到了最小利润点， 标签为1 idx = (stock_info['label_min'] == 0) & (stock_info['label_max'] == 1) & (stock_info['label_final'] == 0) stock_info.loc[idx, 'label_final'] = 1这里为什么不直接用未来每天的最高价和最低价与止盈点止损点比较而是要先将最高价和最低价与开盘价进行变化率计算？

这段代码是针对股票数据进行的，其中涉及到了股票的买入和卖出操作。假设我们以当天开盘价买入一只股票，那么未来每一天的最高价和最低价相对于我们买入价的变化率可以反映出股票的涨跌情况。通过计算每天的变化率，...

import pandas as pd df = pd.read_csv('stock_data.csv') df['four_days_increase'] = df['close'].rolling(window=4).apply(lambda x: all(x[i] < x[i+1] for i in range(3))) * 1 df['three_days_decrease'] = df['close'].rolling(window=3).apply(lambda x: all(x[i] > x[i+1] for i in range(2))) * 1 capital = 1000000 max_stock_per_day = 10 max_stock_value = 100000 start_date = '2020-01-01' end_date = '2023-01-01' df = df[(df['date'] >= start_date) & (df['date'] < end_date)] df = df.reset_index(drop=True) hold_stock = [] for i, row in df.iterrows(): if len(hold_stock) > 0: sell_stock = [] for stock in hold_stock: if i - stock['buy_day'] >= 3: capital += stock['buy_price'] * stock['buy_qty'] * (1 - 0.002) sell_stock.append(stock) hold_stock = [stock for stock in hold_stock if stock not in sell_stock] df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock = max_stock_per_day available_value = max_stock_value for j, stock_row in df_today.iterrows(): if available_capital > 0 and available_stock > 0 and available_value > 0: buy_qty = min(int(available_capital / (stock_row['close'] * 1.002)), available_stock, int(available_value / (stock_row['close'] * 1.002))) if buy_qty > 0: hold_stock.append({'buy_day': i, 'buy_price': stock_row['close'], 'buy_qty': buy_qty}) available_capital -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 available_stock -= 1 available_value -= stock_row['close'] * buy_qty * 1.002 print('Final capital:', capital)让上述代码在jupyter里不报错

df_today = df.loc[i:i+3] if i + 3 >= len(df): break if all(df_today['four_days_increase']) and all(df_today['three_days_decrease'].iloc[1:]): available_capital = capital available_stock =...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值，输出对比图，该怎么修改程序

y_predict = min_max_scaler.inverse_transform(y_pre.reshape(-1, 1)) y_test = min_max_scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1)) # 画图 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test), pd.DataFrame(y_predict...

优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号（如0,1,2,3,4），电芯电压个数，温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) # Drop rows with NaN ...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,1000)) min_val = plv_tb.loc[["FactoryName","JiJXH"]].min().min() max_val = plv_tb.loc[["FactoryName","JiJXH"]].max().max() sns.heatmap(plv_tb,vmin=min_val, vmax=max_val,cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()提示"['FactoryName' 'JiJXH'] not in index"，怎么修改

min_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.min() max_val = plv_tb.loc[:, :, ["FactoryName", "JiJXH"]].values.max() # 修改 vmin 和 vmax 参数 sns.heatmap(plv_tb, vmin=min_val, vmax=max...

import pandas as pd import datetime #将数据作存储并且设置前三列为合适的索引 df = pd.read_csv('wind.data',sep='\s+',parse_dates=[[0,1,2]]) #2061年？我们真的有这一年的数据？创建一个函数并用它去修复这个bug def fix_century(x): year = x.year - 100 if x.year>1999 else x.year return datetime.date(year,x.month,x.day) df['Yr_Mo_Dy'] = df['Yr_Mo_Dy'].apply(fix_century) #将日期设为索引，注意数据类型，应该是datetime64[ns] df['Yr_Mo_Dy'] = pd.to_datetime(df['Yr_Mo_Dy']) df = df.set_index('Yr_Mo_Dy') #对应每一个location，一共有多少数据值缺失 df.isnull().sum() #对应每一个location，一共有多少完整的数据值 df.shape[1] - df.isnull().sum() #对于全体数据，计算风速的平均值 df.mean().mean() #创建一个名为loc_stats的数据框去计算并存储每个location的风速最小值，最大值，平均值和标准差 loc_stats = pd.DataFrame() loc_stats['min'] = df.min() loc_stats['max'] = df.max() loc_stats['mean'] = df.mean() loc_stats['std'] = df.std() #创建一个名为day_stats的数据框去计算并存储所有天的风速最小值，最大值，平均值和标准差 day_stats = pd.DataFrame() day_stats['min'] = df.min(axis=1) day_stats['max'] = df.max(axis=1) day_stats['mean'] = df.mean(axis=1) day_stats['std'] = df.std(axis=1) #对于每一个location，计算一月份的平均风速 df['date'] = df.index df['year'] = df['date'].apply(lambda df: df.year) df['month'] = df['date'].apply(lambda df: df.month) df['day'] = df['date'].apply(lambda df: df.day) january_winds = df.query('month ==1') #query等同于df[df.month==1] january_winds.loc[:,'RPT':'MAL'].mean() #对于数据记录按照年为频率取样 df.query('month ==1 and day == 1') #对于数据记录按照月为频率取样 df.query('day == 1')

5. 在创建 loc_stats 数据框时，应该使用 df.min(axis=0)、df.max(axis=0)、df.mean(axis=0) 和 df.std(axis=0) 而不是 df.min()、df.max()、df.mean() 和 df.std()。 6. 在创建 day_stats 数据框时，应该使用 df....

df = data[tot_feature].dropna() feature_list = random_subspace(tot_feature, no_of_subspaces, min_features, max_features) outlier_labels = pd.DataFrame(index=df.index) model = LocalOutlierFactor(n_neighbors=n_neighbors, contamination=contamination, n_jobs=-1) for i in range(no_of_subspaces): df_temp = df[feature_list[i]] y_pred = model.fit_predict(df_temp) outlier_labels[str("Model " + str(i + 1))] = pd.DataFrame(y_pred, index=df.index) outlier_labels["Total"] = outlier_labels.sum(axis=1) labels = [] for i in outlier_labels["Total"]: if i < 0: labels.append("Outlier") else: labels.append("Inlier") df['label'] = pd.DataFrame(labels, index=df.index) data['label'] = df['label'] data['label'] = data['label'].replace(np.nan, "Undetermined") if separate_df: outlier_df = df.loc[df[df["label"] == "Outlier"].index].drop(['label'], axis=1) inlier_df = df.loc[df[df["label"] == "Inlier"].index].drop(['label'], axis=1) print(df[df["label"] == "Outlier"].index) return (outlier_df,inlier_df)什么原因是

这段代码的作用是使用局部离群因子（Local Outlier Factor，LOF）算法对数据进行异常检测，并将结果标记为“Outlier”或“Inlier”。具体来说，该代码首先从数据中选择一些特征组成多个子空间，然后在每个子空间中...

修改和补充下列代码得到十折交叉验证的平均auc值和平均aoc曲线，平均分类报告以及平均混淆矩阵 min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train1, X_test1 = x[train_id], x[test_id] y_train1, y_test1 = y[train_id], y[test_id] # apply the same scaler to both sets of data X_train1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train1) X_test1 = min_max_scaler.transform(X_test1) X_train1 = np.array(X_train1) X_test1 = np.array(X_test1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train1, y_train1) y_pred11 = tree.predict(X_test1) y_pred1.append(y_pred11 X_train.append(X_train1) X_test.append(X_test1) y_test.append(y_test1) y_train.append(y_train1) X_train_fuzzy1, X_test_fuzzy1 = X_fuzzy[train_id], X_fuzzy[test_id] y_train_fuzzy1, y_test_fuzzy1 = y_sampled[train_id], y_sampled[test_id] X_train_fuzzy1 = min_max_scaler.fit_transform(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = min_max_scaler.transform(X_test_fuzzy1) X_train_fuzzy1 = np.array(X_train_fuzzy1) X_test_fuzzy1 = np.array(X_test_fuzzy1) config = get_config() tree = gcForest(config) tree.fit(X_train_fuzzy1, y_train_fuzzy1) y_predd = tree.predict(X_test_fuzzy1) y_pred.append(y_predd) X_test_fuzzy.append(X_test_fuzzy1) y_test_fuzzy.append(y_test_fuzzy1)y_pred = to_categorical(np.concatenate(y_pred), num_classes=3) y_pred1 = to_categorical(np.concatenate(y_pred1), num_classes=3) y_test = to_categorical(np.concatenate(y_test), num_classes=3) y_test_fuzzy = to_categorical(np.concatenate(y_test_fuzzy), num_classes=3) print(y_pred.shape) print(y_pred1.shape) print(y_test.shape) print(y_test_fuzzy.shape) # 深度森林 report1 = classification_report(y_test, y_prprint("DF",report1) report = classification_report(y_test_fuzzy, y_pred) print("DF-F",report) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred1) rmse = math.sqrt(mse) print('深度森林RMSE:', rmse) print('深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred1)) mse = mean_squared_error(y_test_fuzzy, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F深度森林RMSE:', rmse) print('F深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test_fuzzy, y_pred)) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = math.sqrt(mse) print('F?深度森林RMSE:', rmse) print('F?深度森林Accuracy:', accuracy_score(y_test, y_pred))

min_max_scaler = MinMaxScaler() X_train, X_test, y_train, y_test = [], [], [], [] X_train_fuzzy, X_test_fuzzy, y_train_fuzzy, y_test_fuzzy = [], [], [], [] y_pred, y_pred1 = [], [] y_pred_proba, y_...

print('---> cv train to choose best_num_boost_round') dtrain = xgb.DMatrix(train_X, label=train_Y, feature_names=df_columns) xgb_params = {     'learning_rate': 0.01,     'n_estimators': 1000,     'max_depth': 4,     'min_child_weight': 2,     'eval_metric': 'rmse',     'objective': 'reg:linear',     'nthread': -1,     'silent': 1,     'booster': 'gbtree' } cv_result = xgb.cv(dict(xgb_params),                    dtrain,                    num_boost_round=4000,                    early_stopping_rounds=100,                    verbose_eval=100,                    show_stdv=False,                    ) best_num_boost_rounds = len(cv_result) mean_train_logloss = cv_result.loc[best_num_boost_rounds-11 : best_num_boost_rounds-1, 'train-rmse-mean'].mean() mean_test_logloss = cv_result.loc[best_num_boost_rounds-11 : best_num_boost_rounds-1, 'test-rmse-mean'].mean() print('best_num_boost_rounds = {}'.format(best_num_boost_rounds)) print('mean_train_rmse = {:.7f} , mean_valid_rmse = {:.7f}\n'.format(mean_train_logloss, mean_test_logloss))

1. 使用xgb.DMatrix将训练数据转换为DMatrix格式，包括特征矩阵train_X、标签train_Y和特征名字df_columns。 2. 定义XGBoost模型的参数xgb_params，包括学习率、迭代次数、树的最大深度、叶子节点最小权重、评估...

data = pd.read_excel('RESSET_IDXDRET_上证.xls') data.columns = ['code','name','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() print('交易日天数：',len(r)) print('均值、标准差、偏度、峰度、最大值、最小值和自相关系数:',r.mean(),r.std(),r.skew(),r.kurtosis(),r.max(),r.min())这段代码怎么修改

max_value = r_df.max().values[0] min_value = r_df.min().values[0] # 计算自相关系数 acf_values = acf(r_df, nlags=len(r_df)-1) # 绘制时间序列图 plt.plot(r) plt.show() # 打印结果 print('交易日天数：',...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx") sns.set_context(font_scale=30) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) plt.figure(figsize=(100,500)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}) plt.show()中vmin和vmax要修改成同一企业同一型号产品最小值和最大值，这样画出来热力图不是所有数据最小值和最大值，怎么修改

你可以使用 plv_tb.loc[(factory_name, model_name)].min().min() 和 plv_tb.loc[(factory_name, model_name)].max().max() 来获取同一企业同一型号产品的最小值和最大值，然后将其用作 vmin 和 vmax 参数的...

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