raw_data.isnull().sum() X = raw_data.iloc[:,0] # name of recordings y = raw_data.iloc[:,1] # instrument label (0-10)

时间: 2023-12-23 17:05:02 浏览: 116
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heart-scale数据集以及自己制作符合LIBSVM格式的数据集

这段代码用于检查数据中的缺失值，并且将原始数据集中的特征和标签分别存储在变量X和y中。具体来说，代码使用了raw_data.isnull().sum()方法来检查数据中的缺失值，该方法返回每个列中缺失值的数量。如果数据中存在缺失值，则输出结果会显示每个列中的缺失值数量。接下来，使用raw_data.iloc方法将原始数据集中的第一列存储在变量X中，将第二列存储在变量y中，这里假设第一列是音频文件名，第二列是标签（乐器类别）。iloc方法通过行号和列号对数据进行访问，:表示选择所有行，0表示选择第一列，1表示选择第二列。
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例如，要获取第一列数据，可以使用bb['one']或bb.iloc[:, 0]。 三、增添数据 1. 添加新列：可以直接为DataFrame添加新列，只要新列名不存在且数据长度与现有行数匹配： python bb['four'] = [6, 7, 8] ...
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# Load the raw data dataFile = "data.csv" raw_data = pd.read_csv(dataFile, header=0) raw_data.info() # no missing values raw_data.isnull().sum() X = raw_data.iloc[:,0] # name of recordings y = raw_data.iloc[:,1] # instrument label (0-10)

接下来，通过raw_data.isnull().sum()函数可以查看数据集中每列中的缺失值数量，如果结果都为0，则说明该数据集没有缺失值。然后，通过raw_data.iloc[:,0]和raw_data.iloc[:,1]分别获取数据集中的第一列和第二列，并...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 读取数据集 wine_data = pd.read_csv('wine_data.csv') # 将数据集按照价格是否缺失分为两个部分 known_price = wine_data[wine_data.price.notnull()] unknown_price = wine_data[wine_data.price.isnull()] # 特征工程，得到新的数据集 x = known_price.iloc[:, 1:] y = known_price.iloc[:, 0] rf = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=0) rf.fit(x, y) predicted_price = rf.predict(unknown_price.iloc[:, 1:]) # 将预测得到的价格值填充到原来的数据集中 wine_data.loc[wine_data.price.isnull(), 'price'] = predicted_price

这段代码实现了使用随机森林算法进行价格缺失值填充的过程。具体来说，它将数据集按照价格是否缺失分为两个部分，分别是价格不缺失和价格缺失的数据集。对于价格不缺失的数据集，它进行了特征工程，得到一个新的数据...

import pandas as pdfrom sklearn.ensemble import RandomForestRegressor# 读取数据集wine_data = pd.read_csv('wine_data.csv')# 将数据集按照价格是否缺失分为两个部分known_price = wine_data[wine_data.price.notnull()]unknown_price = wine_data[wine_data.price.isnull()]# 特征工程，得到新的数据集x = known_price.iloc[:, 1:]y = known_price.iloc[:, 0]rf = RandomForestRegressor(n_estimators=200, random_state=0)rf.fit(x, y)predicted_price = rf.predict(unknown_price.iloc[:, 1:])# 将预测得到的价格值填充到原来的数据集中wine_data.loc[wine_data.price.isnull(), 'price'] = predicted_price报 could not convert string to float: 'US'的错误怎么解决

unknown_price = wine_data[wine_data.price.isnull()] # 特征工程，得到新的数据集 known_price = pd.get_dummies(known_price, columns=['country']) # 将产地转换为虚拟变量 unknown_price = pd.get_dummies...

wine_data=pd.read_csv(r'C:\Users\20778\Desktop\batch1(xin).csv') data=wine_data.iloc[:,1:] target=wine_data.iloc[:,0] data1=wine_data.iloc[:,1:333] data2=wine_data.iloc[:,333:] y_known = data1=wine_data.iloc[:,1:333] y_unknown = data2=wine_data.iloc[:,333:] x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(data1, y_known, test_size=0.2, random_state=1) model = Sequential() model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=x_train.shape[1])) model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=300)

首先，将读取的数据分为三个部分：全部数据（data）、目标变量（target）、已知目标变量（y_known）和未知目标变量（y_unknown）。其中，已知目标变量和未知目标变量分别是全部数据的前333列和后面的列。接着，将...

# 加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]这是一段mnist数据集的读取，请帮我实现mnist数据集的可视化代码

train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0] # 将数据集中的一张图片可视化 def visualize_image...

这段代码的作用是什么wine_data=data.iloc[:-5,:] wine_target=data.iloc[-5:,:] from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy') dtc.fit(x_train,y_train) y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre dtc.predict(wine_target.iloc[:,1:].values)

这段代码的作用是对葡萄酒...然后，使用fit函数对训练集进行拟合，使用predict函数对测试集进行预测，将预测结果赋值给y_pre。 最后，使用predict函数对新数据（即wine_target数据集）进行分类预测，将预测结果输出。

加载数据集 train_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_train.csv') test_data = pd.read_csv('mnist_dataset/mnist_test.csv') # 提取特征和标签 train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0]这是一段mnist数据集的读取，请帮我实现mnist数据集的可视化前100张图片代码

train_features, train_labels = train_data.iloc[:, 1:], train_data.iloc[:, 0] test_features, test_labels = test_data.iloc[:, 1:], test_data.iloc[:, 0] # 可视化前100张图片 def visualize_images(features...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit df = pd.read_csv('horse_race_data.csv') gss = GroupShuffleSplit(test_size=.40, n_splits=1, \ random_state=7).split(df, groups=df['id']) # 生成训练集和验证集的索引 X_train_inds, X_test_inds = next(gss) train_data= df.iloc[X_train_inds] X_train = train_data.loc[:, ~train_data.columns.isin(['id','rank'])] y_train = train_data.loc[:, train_data.columns.isin(['rank'])] test_data= df.iloc[X_test_inds] X_test = test_data.loc[:, ~test_data.columns.isin(['rank'])] y_test = test_data.loc[:, test_data.columns.isin(['rank'])]

这段代码是使用pandas和sklearn库来处理horse_race_data.csv文件中的数据，并将其划分为训练集和验证集。首先，使用pandas读取csv文件并存储为DataFrame对象df。然后，使用GroupShuffleSplit函数将数据集按照指定的...

shape_num = input_data.shape X_row = input_data.iloc[:, :shape_num[1]-1] Y_row = input_data.iloc[:, shape_num[1]-1] train_x, val_test_x, train_y, val_test_y = train_test_split(X_row, Y_row, test_size = 0.3, shuffle = True) val_x, test_x, val_y, test_y = train_test_split(val_test_x, val_test_y, test_size = 0.5, shuffle = True)

具体来说，首先根据输入数据的形状获取输入数据的列数，然后将输入数据的前shape_num[1]-1列作为X，最后一列作为Y。接着，使用train_test_split函数将X和Y按照一定比例（这里是测试集占30%）划分为训练集和剩下的...

def train(self, input_data, output_data, num_epochs): for epoch in range(num_epochs): for i in range(input_data.shape[0]): x = input_data.iloc[i] y = output_data.iloc[i] self.forward_propagation(x) self.backward_propagation(x, y)

这里的 output_data 是一个 Pandas DataFrame 对象，而 i 的值超出了 output_data 的索引范围，导致了 "IndexError: single positional indexer is out-of-bounds" 错误。 请确认 input_data 和 output_...

加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码

你需要先定义 data_pred 变量并赋值，再执行 X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values 和 y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values 这两行代码。例如： python import pandas as pd # 加载数据 data = pd...

#KNN最近邻分类算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=125) dtr=KNeighborsClassifier() dtr.fit(x_train,y_train) dtr.score(x_test,y_test)

具体来说，代码首先从wine_data中分离出特征数据x和目标数据y，其中x为除第一列以外的所有列，y为第一列的数据。然后，使用train_test_split函数将x和y分别划分为训练集和测试集，其中test_size=0.3表示将30%的数据...

import pandas as pd # 读取Excel表格数据 order_data = pd.read_excel("order_data.xlsx", sheet_name="Order Quantity", header=None) supply_data = pd.read_excel("supply_data.xlsx", sheet_name="Supply Quantity", header=None) # 定义判断供货量是否满足要求的函数 def is_supply_satisfied(order, supply): if supply >= 0.8 * order and supply <= 1.2 * order: return 1 else: return 0 # 统计每家公司供货量满足要求的个数 company_counts = [] for i in range(order_data.shape[0]): order_row = order_data.iloc[i, :] supply_row = supply_data.iloc[i, :] count = sum([is_supply_satisfied(order, supply) for order, supply in zip(order_row, supply_row)]) company_counts.append(count) # 创建结果数据表格 result_data = pd.DataFrame({'Company': range(1, order_data.shape[0]+1), 'Count': company_counts}) # 将结果保存为Excel表格 result_data.to_excel("satisfied_counts.xlsx", index=False)

2. 使用pd.read_excel函数读取"order_data.xlsx"和"supply_data.xlsx"两个Excel文件的数据，并分别存储在order_data和supply_data变量中。 3. 定义了一个名为is_supply_satisfied的函数，用于判断供货量是否...

X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T # 前四列是特征，T表示转置 Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T # 后三列是标签 如何将维数改成5

X = data_set.iloc[:, 0:20].values.T.reshape(5, 4, 1, -1, 1) Y = data_set.iloc[:, 20:].values.T.reshape(5, 1, 1, -1, 1) 其中，reshape函数的参数分别是新的形状，-1表示根据数据自动计算该维度的大小。...

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.model_selection import train_test_split x=wine_data.iloc[:,1:].values y=wine_data.iloc[:,0].values x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y,test_size=0.3,random_state=42) #建立模型 dtc=DecisionTreeClassifier(criterion='entropy')#基于熵评价纯度 dtc.fit(x_train,y_train)#拟合数据 y_pre=dtc.predict(x_test) y_pre

具体来说，代码首先从wine_data中分离出特征数据x和目标数据y，其中x为除第一列以外的所有列，y为第一列的数据。然后，使用train_test_split函数将x和y分别划分为训练集和测试集，其中test_size=0.3表示将30%的数据...
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