data['property_damage'].value_counts() data['property_damage'] = data['property_damage'].map({'NO': 0, 'YES': 1, '?': 2}) data['property_damage'].value_counts()
时间: 2023-05-22 15:01:32 浏览: 84
这是一段 Python 代码,它的作用是将 data 数据集中的 'property_damage' 列中的 'NO'、'YES' 和 '?' 分别映射为 0、1 和 2,并统计映射后每个值的出现次数。
相关问题
解释下面代码的意思from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() data_means_stander = sc_X.fit_transform(data_means.iloc[:,[1,2,3]]) from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_means_stander) data_means['count']=data_means['income_risk']+data_means['economic_risk']+data_means.loc[:,'history_credit_risk'] sort_values=data_means.sort_values("count",inplace=False) kmeans_model.cluster_centers_ data_means['lable']=kmeans_model.labels_ r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() data_means.to_csv("mean.csv",index=False,sep=',', encoding="utf_8_sig")
这段代码主要是对数据进行标准化和聚类分析。首先,导入了标准化工具StandardScaler,对数据集中的收入风险、经济风险和历史信用风险三个字段进行标准化处理。然后,导入了聚类分析工具KMeans,设置聚类数为5,使用kmeans_model.fit()对标准化后的数据进行聚类分析,得到聚类模型fit_kmeans。接下来,将聚类结果标签赋值给数据集中的lable字段。最后,使用pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts()函数统计每个聚类簇中数据的数量,将结果存储在r1中,并将数据集保存在文件mean.csv中。聚类分析的结果可以帮助我们对数据进行分类和分析,发现其中的规律和关联,为未来的数据处理和决策提供参考。
number_of_crimes = data_train.Category.value_counts()
这是一个代码行,它的作用是统计训练数据中每个犯罪类型出现的次数,并将结果存储在一个叫做`number_of_crimes`的变量中。`data_train`是指训练数据集,`.Category`表示选取数据集中的“犯罪类型”这一列,`value_counts()`是一个函数,可以统计每个犯罪类型出现的次数。最终结果会以一个Series对象的形式返回,并存储在`number_of_crimes`中。
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