中ever逾期和期末时间点逾期什么意思,区别
时间: 2024-05-22 12:12:15 浏览: 10
"中ever逾期"指的是在某个时间点之前,某项任务或行动已经超过了规定的时间限制。这个时间点可以是一个具体的日期或时间,也可以是一个相对的时间点,比如一个工作日的结束时间或一个项目的截止时间。
"期末时间点逾期"则指的是在一个项目或任务的最后期限之后,仍未完成该项目或任务的情况。这个时间点通常是具体的日期或时间,而且有可能是一个非常重要的截止时间,因为如果错过了这个时间点,就可能会导致严重的后果,比如合同失效或财务损失。
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期中ever逾期和期末时间点逾期什么意思,区别
期中ever逾期指的是在课程的中期,即学期的一半时间之前,学生未能完成或提交作业、考试等课程要求的情况。期末时间点逾期则是指在学期结束之前,学生未能完成或提交作业、考试等课程要求的情况。
两者的区别在于时间点不同,一个是在学期中期之前,一个是在学期结束之前。但都意味着学生没有按时完成或提交课程要求,可能会受到相应的惩罚或影响成绩。
kaggle中中风预测数据集数据清洗和预处理代码
以下是一个基本的数据清洗和预处理代码示例,适用于Kaggle的中风预测数据集:
```
import pandas as pd
import numpy as np
# 读入数据集
df = pd.read_csv("stroke.csv")
# 删除无关变量
df = df.drop(["id"], axis = 1)
# 处理缺失值
df = df.fillna(method = "ffill")
# 处理分类变量
df = pd.get_dummies(df, columns = ["gender", "ever_married", "work_type", "Residence_type", "smoking_status"])
# 处理连续变量
df["age"] = pd.cut(df["age"], bins = [0, 18, 35, 50, 65, 100],
labels = ["Under 18", "18-35", "35-50", "50-65", "Over 65"])
# 标准化数值变量
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
df[["avg_glucose_level", "bmi"]] = scaler.fit_transform(df[["avg_glucose_level", "bmi"]])
# 保存处理好的数据集
df.to_csv("cleaned_stroke.csv", index = False)
```
这个示例代码做了以下几件事情:
1. 读入原始数据集,并删除"ID"这个无关变量;
2. 使用ffill方法填充缺失值;
3. 使用pd.get_dummies方法将分类变量转化为数值变量;
4. 使用pd.cut方法将age变量离散化;
5. 使用sklearn.preprocessing库中的StandardScaler方法进行标准化;
6. 将处理好的数据集保存为cleaned_stroke.csv文件。
需要注意的是,数据清洗和预处理是非常灵活的,具体操作需要根据实际情况来调整。