import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 df = pd.read_csv('time_series_covid19_confirmed_global.csv') # 查看数据的行与列 print("数据行数:", df.shape[0]) print("数据列数:", df.shape[1]) # 处理缺失值和重复值 df.drop_duplicates(inplace=True) df.dropna(inplace=True) # 删除无关属性 df.drop(['Province/State', 'Lat', 'Long'], axis=1, inplace=True) # 数据规范化 df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min()) # 连续属性离散化 bins = [-1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1] df_discrete = pd.cut(df_norm['3/23/20'], bins, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) # 输出结果 print("规范化后的数据:\n", df_norm) print("离散化后的数据:\n", df_discrete),上述python代码中的import pandas as pd import numpy as np # 读取数据 df = pd.read_csv('time_series_covid19_confirmed_global.csv') # 查看数据的行与列 print("数据行数:", df.shape[0]) print("数据列数:", df.shape[1]) # 处理缺失值和重复值 df.drop_duplicates(inplace=True) df.dropna(inplace=True) # 删除无关属性 df.drop(['Province/State', 'Lat', 'Long'], axis=1, inplace=True) # 数据规范化 df_norm = (df - df.min()) / (df.max() - df.min()) # 连续属性离散化 bins = [-1, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1] df_discrete = pd.cut(df_norm['3/23/20'], bins, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) # 输出结果 print("规范化后的数据:\n", df_norm) print("离散化后的数据:\n", df_discrete)如何解决?
时间: 2024-02-19 20:01:13 浏览: 24
这段代码中似乎没有明显的错误,但是如果你在运行代码时遇到了问题,可以检查以下几个方面:
1. 文件路径是否正确。确保你已将数据文件' time_series_covid19_confirmed_global.csv '放在正确的位置,并且文件路径与代码中的路径一致。
2. 数据文件中是否存在缺失值或重复值。如果存在,则在对数据进行规范化和离散化之前,你需要先处理这些问题。你可以尝试使用drop_duplicates()和dropna()方法来删除重复值和缺失值。
3. 数据是否已正确地离散化。你可以检查输出结果,确保df_discrete是一个包含分类标签的Series对象。
如果你遇到了其他错误,请提供更多的上下文或错误信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
相关问题
import pandas as pd import re # 读取csv文件 df = pd.read_csv(open('../data/评论.csv'))
你的代码存在语法错误,正确的写法应该是:
```python
import pandas as pd
import re
# 读取csv文件
df = pd.read_csv('../data/评论.csv')
```
在导入模块时,每个模块应该单独占一行。另外,`open()`函数在读取csv文件时不是必须的,`pd.read_csv()`函数可以直接传入文件路径进行读取。
import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('diabetes.csv') df.head() df.describe()
这不是一个问题,而是一段代码。这段代码使用了Python中的numpy和pandas库,用于读取一个名为'diabetes.csv'的数据文件,并展示这个数据文件的前5行和基本的统计信息。其中,'df'是一个名为DataFrame的对象,它以表格的形式存储数据,并提供了很多数据处理和分析的功能。如果你有任何关于这段代码的问题,可以随时问我。