import pandas as pd download = pd.read_csv('E:/pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0, encoding='utf-8', engine='python', s_unicode=s.decode('utf-8')) #定义去重函数 def del_rep(list1): list2 = [] #定义一个空列表 for i in list1: if i not in list2: list2.append(i) return list2 #将下载意愿从数据框提取出来 download = list(download['是否愿意下载']) print('去重前下载意愿选项总数为:', len(download)) download_rep = del_rep(download) #使用自定义的函数去重 print('使用方法一去重后下载意愿选项总数为:', len(download_rep)) print('用户选项为:', download_rep)显示--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-36-3f1758c612c5> in <module>() 1 import pandas as pd ----> 2 download = pd.read_csv('E:/pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0, encoding='utf-8', engine='python', s_unicode=s.decode('utf-8')) 3 #定义去重函数 4 def del_rep(list1): 5 list2 = [] #定义一个空列表 NameError: name 's' is not defined根据错误写出正确代码
时间: 2023-10-05 09:11:22 浏览: 73
错误提示显示 NameError: name 's' is not defined,说明 s 变量未定义。因此,需要将 s 从 read_csv() 函数中删除。下面是正确的代码:
```python
import pandas as pd
download = pd.read_csv('E:/pyjupthon/使用pandaas进行数据预处理/user_all_info.csv', index_col=0, encoding='utf-8', engine='python')
# 定义去重函数
def del_rep(list1):
list2 = [] # 定义一个空列表
for i in list1:
if i not in list2:
list2.append(i)
return list2
# 将下载意愿从数据框提取出来
download = list(download['是否愿意下载'])
print('去重前下载意愿选项总数为:', len(download))
download_rep = del_rep(download) # 使用自定义的函数去重
print('使用方法一去重后下载意愿选项总数为:', len(download_rep))
print('用户选项为:', download_rep)
```
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd salaries = pd.read_csv('data/salaries.csv', index_col=0)
这段代码使用了Python中的pandas库,将名为'salaries.csv'的文件读入到一个名为'salaries'的DataFrame中,并将第一列作为索引列。其中,'data/salaries.csv'是文件的相对路径,可以根据实际情况进行修改。这个DataFrame可以用于数据分析和处理。