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']
时间: 2024-01-21 15:04:20 浏览: 27
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:
```python
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
请仿照这一段代码,if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')
这是一个根据文件类型读取数据的代码示例。以下是根据您提供的代码进行修改后的示例:
```python
import pandas as pd
class DataReader:
def __init__(self, file_path, file_type, names=None):
self.file_path = file_path
self.file_type = file_type
self.names = names
self.pd_data = None
self.x = None
self.y = None
def read_data(self):
if self.file_type == "csv":
try:
self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)
except:
raise ValueError('csv路径错误')
elif self.file_type == "txt":
self.pd_data = pd.DataFrame(
pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names))
elif self.file_type == "pmlb":
try:
self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False)
self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True)
except:
raise ValueError('pmlb数据集名称错误')
elif self.file_type == "numpy":
try:
self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path)
self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1])
except:
raise ValueError('numpy数据集设置失败')
```
在上面的示例中,我们创建了一个名为DataReader的类,它接受文件路径和文件类型作为参数,并在read_data方法中根据文件类型读取数据。根据不同的文件类型,我们使用相应的pandas函数来读取数据。请注意,对于txt文件,我们使用了制表符('\t')作为分隔符。对于pmlb和numpy文件,我们根据需要设置了self.x和self.y变量。如果读取过程中出现错误,将引发ValueError异常。
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:
```python
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。