含义annual_data = data[columns].groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index()
时间: 2023-09-06 19:07:46 浏览: 40
这行代码的含义是:
1. 从变量 data 中选择 columns 列中的数据,得到一个新的 DataFrame。
2. 将新的 DataFrame 按照股票代码和年份进行分组,对每组数据求平均值。
3. 将分组后的数据重新设定索引,去掉多余的层级,得到一个新的 DataFrame,名为 annual_data。
因此,这行代码的作用是将原始数据按照股票代码和年份进行汇总,计算每个股票每年的短期负债、长期负债合计和资产负债率的平均值,并将结果存储在 annual_data 中。
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plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思
好的,我来解释每一行代码的意思:
1. `plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns)`: 绘制箱线图,用于检测是否存在异常值;
2. `plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r')`: 在箱线图上绘制两条水平线,用于标记异常值的阈值;
3. `train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5]`: 去除训练数据中V9列中小于-7.5的异常值;
4. `train_data.describe()`: 输出训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等;
5. `from sklearn import preprocessing`: 导入preprocessing模块,用于数据预处理;
6. `features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']]`: 提取除了目标变量之外的特征列,存储在features_columns变量中;
7. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建MinMaxScaler对象,用于对特征数据进行归一化处理;
8. `min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns])`: 对MinMaxScaler对象进行拟合,计算出归一化所需的最大值和最小值;
9. `train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns])`: 对训练数据的特征列进行归一化处理;
10. `test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns])`: 对测试数据的特征列进行归一化处理;
11. `train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler)`: 将归一化后的训练数据特征列转换成DataFrame格式;
12. `train_data_scaler.columns = features_columns`: 给训练数据的特征列添加列名;
13. `test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler)`: 将归一化后的测试数据特征列转换成DataFrame格式;
14. `test_data_scaler.columns = features_columns`: 给测试数据的特征列添加列名;
15. `train_data_scaler['target'] = train_data['target']`: 将训练数据的目标变量添加到归一化后的训练数据中;
16. `train_data`: 输出训练数据的内容;
17. `mcorr=mcorr.abs()`: 计算特征之间的相关性矩阵,并对矩阵中的元素取绝对值;
18. `numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target']`: 筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征;
19. `print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))`: 输出筛选后的特征相关性,按照相关性大小降序排列;
20. `index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index`: 获取筛选后的特征名字,并存储在index0变量中;
21. `print(train_data_scaler[index0].corr('spearman'))`: 计算筛选后的特征之间的Spearman相关系数;
22. `new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37']`: 将相关性较高的特征名字存储在new_numerical变量中;
23. `X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical])`: 将训练数据中的new_numerical列转换为矩阵格式,存储在X变量中;
24. `VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])]`: 计算new_numerical列之间的VIF值,存储在VIF_list变量中;
25. `VIF_list`: 输出VIF_list变量的值;
26. `pca = PCA(n_components=0.9)`: 创建PCA对象,并设置保留90%的方差;
27. `new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1])`: 对训练数据进行PCA降维,并保留90%的方差;
28. `new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler)`: 对测试数据进行PCA降维,并保留90%的方差;
29. `new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90)`: 将降维后的训练数据转换为DataFrame格式;
30. `new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90)`: 将降维后的测试数据转换为DataFrame格式;
31. `new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target']`: 将训练数据的目标变量添加到降维后的训练数据中;
32. `new_train_pca_90.describe()`: 输出降维后的训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等。
逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)
这段代码主要是对数据进行预处理和分割,具体解释如下:
1. `column = list(average.columns)`:将 `average` 数据的列名转换成列表形式,并赋值给 `column`。
2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据,赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。
3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据,赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间,`EVENTdeath` 表示是否死亡。
4. `for i in range(1, 101):`:循环 100 次,每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。
5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`:使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集,其中测试集占 30%,`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的,以保证实验结果可重复。
6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`:将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。
7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`:实例化 `StandardScaler` 类,即进行 Z-score 标准化的对象。
8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`:对训练集进行 Z-score 标准化处理。
9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`:将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。
10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`:将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。
11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`:对测试集进行 Z-score 标准化处理。
12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`:将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。
13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`:将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并,形成新的训练集 `train`。