datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,coupon_rate,how='left',on='Coupon_id') datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_num,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer_coupon,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc = pd.merge(datasets_yc,user_mer,how='left',on=['User_id','Merchant_id']) datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

这段代码的作用是通过 `merge` 函数将多个 DataFrame 进行合并，并计算出 `user_mer_cop_rate` 列的值。

这里可以对代码进行优化，使用 `merge` 函数的链式调用，可以简化代码并提高代码的可读性：

datasets_yc = datasets_yc.merge(coupon_rate, on='Coupon_id', how='left') \
                       .merge(user_mer_num, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \
                       .merge(user_mer_coupon, on=['User_id','Merchant_id'], how='left') \
                       .merge(user_mer, on=['User_id','Merchant_id'], how='left')

datasets_yc['user_mer_cop_rate'] = datasets_yc['user_mer_num'] / datasets_yc['user_mer_coupon']

这里使用了多次 `merge` 函数进行 DataFrame 的合并，并在最后计算出 `user_mer_cop_rate` 列的值。相比原来的代码，这段代码更加简洁，可读性也更高。

相关问题

def get_predict(datas=datasets_yc,model=model,features=['Discount_rate','Distance'],outfiles='result01.csv'): data_yc = datas[features] pre_yc = model.predict_proba(data_yc)[:,1] result = datas[['User_id','Coupon_id','Date_received']] result['probability'] = pre_yc

这段代码的作用是使用训练好的 `model` 对数据集 `datasets_yc` 进行预测，并将预测结果保存到 `result01.csv` 文件中。

这里可以对代码进行优化，使用 `iloc` 函数对 DataFrame 进行切片可以提高代码的执行效率：

def get_predict(datas=datasets_yc, model=model, features=['Discount_rate', 'Distance'], outfiles='result01.csv'):
    data_yc = datas.iloc[:, [datasets_yc.columns.get_loc(c) for c in features]]  # 使用 iloc 函数对 DataFrame 进行切片
    pre_yc = model.predict_proba(data_yc)[:, 1]
    result = datas[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']]
    result['probability'] = pre_yc
    result.to_csv(outfiles, index=False)

这里使用了 `iloc` 函数对 DataFrame 进行切片，可以避免使用列名进行切片时需要进行列名查找的开销。同时，通过使用列表推导式和 `get_loc` 函数可以获取到所需要的列的下标。相比原来的代码，这段代码的执行效率更高。

.将鸢尾花数据集以DataFrame格式输出。(补全下面代码) import sklearn.datasets as datasets import pandas as pd iris_data=datasets.load_iris()#导入鸢尾花数据集

import sklearn.datasets as datasets
import pandas as pd

iris_data = datasets.load_iris()
iris_df = pd.DataFrame(data=iris_data.data, columns=iris_data.feature_names)
iris_df['target'] = iris_data.target
iris_df['target_names'] = iris_data.target_names[iris_data.target]
print(iris_df.head())