df['信用等级']=df['信用等级'].map[{'A-优质客户':4,'B-良好客户':3,'C-普通客户':2,'D-风险客户':1,'F-未通过客户':0}]报错'method' object is not subscriptable

您的代码中 `map` 函数后面的方括号应该是圆括号，因为 `map` 函数是一个方法而不是对象。修改后的代码如下：

df['信用等级'] = df['信用等级'].map({'A-优质客户': 4, 'B-良好客户': 3, 'C-普通客户': 2, 'D-风险客户': 1, 'F-未通过客户': 0})

这样就可以将信用等级的字符串映射成数字了。

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# Label encoding train['EJ'] = train['EJ'].map({'A': 0, 'B': 1}) test['EJ'] = test['EJ'].map({'A': 0, 'B': 1}) scaler = StandardScaler() df, test_df = train.copy(), test.copy() new_num_cols = train.select_dtypes(include=['float64']).columns df[new_num_cols] = scaler.fit_transform(train[new_num_cols]) test_df[new_num_cols] = scaler.transform(test[new_num_cols]) df kf = StratifiedKFold(n_splits=5, random_state=42, shuffle=True) df['fold'] = -1 for fold, (train_idx, test_idx) in enumerate(kf.split(df, greeks['Alpha'])): df.loc[test_idx, 'fold'] = fold df.groupby('fold')["Class"].value_counts()

这段代码是用于标签编码和数据预处理的。首先，将训练集和测试集中的 'EJ' 列的取值 'A' 和 'B' 映射为 0 和 1。接下来，使用 StandardScaler 对训练集和测试集中的浮点数类型的列进行标准化处理。然后，创建了一个新的数据框 df 和 test_df 来保存处理后的数据。

接下来，使用 StratifiedKFold 将数据集分成了 5 个折叠，并将每个样本所属的折叠编号存储在 df 的 'fold' 列中。最后，使用 groupby 函数按照 'fold' 列和 'Class' 列进行分组，并计算每个折叠中每个类别的样本数量。

</activity> <!-- 高德定位服务 --> <service android:name="com.amap.api.location.APSService" /> <!-- 开发者申请的key --> <meta-data android:name="com.amap.api.v2.apikey" android:value="dbf844a9bbf6c354b626f2a3f91df982" /> <!-- 计步定位服务 key--> <service android:name=".sport_motion.LocationService" android:enabled="true" android:exported="false">

这是一个 Android 应用的部分 AndroidManifest.xml 文件的代码，其中包括了高德定位服务和计步定位服务的配置。

- `<activity>` 标签表示一个界面，这里没有展示完整的标签，但是可以看到它的结束标记 `</activity>`。
- `<service>` 标签表示一个服务，这里有两个服务：高德定位服务和计步定位服务。
- `android:name` 属性表示服务或者活动的类名，需要包含完整的包名。
- `android:enabled` 属性表示服务是否可用，这里设置为 `true`。
- `android:exported` 属性表示服务是否允许其他应用程序启动它，这里设置为 `false`，表示只能在本应用程序中使用。
- `<meta-data>` 标签表示元数据，这里用来配置开发者申请的高德地图 API key，用于鉴权。