data = pd.read_excel('data_with_labels.xlsx')

时间: 2023-06-25 12:07:49 浏览: 157
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heart-scale数据集以及自己制作符合LIBSVM格式的数据集

这行代码使用 Pandas 库中的 read_excel 函数读取名为 "data_with_labels.xlsx" 的 Excel 文件，并将其存储为一个 Pandas 数据框（DataFrame）对象，命名为 data。该文件必须位于当前工作目录下，否则需要提供完整的文件路径。如果该文件包含多个工作表，可以通过在函数中指定 sheet_name 参数来选择要读取的工作表。
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import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_excel("taobao_data_matplolib.xlsx") data = df["成交量"].values labels = df["位置"].values plt.bar(labels, data) plt.show()

首先，通过pandas库的read_excel()函数读取了一个名为taobao_data_matplolib.xlsx的Excel文件，并将其中的成交量和位置两列数据分别存储到data和labels变量中。然后，使用matplotlib库的plt.bar()函数绘制了一个柱状...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop=True) X=data.身高 Y=data.体重 X=np.array(X).reshape(-1,1) Y=np.array(Y).reshape(-1,1) return X,Y X,Y=data_input()[0],data_input()[1] X_trian=np.concatenate((X,Y),axis=1) clf=KMeans(n_clusters=3) clf.fit(X_trian) print(clf.labels_) plt.scatter(X,Y,c=clf.labels_) plt.show() ,报错ValueError: c of shape (35,) not acceptable as a color sequence for x with size 38, y with size 38

data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop=True) X=data.身高 Y=data.体重 X=np.array(X).reshape(-1,1) Y=np.array(Y).reshape(-1,1) return X,...

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import warnings warnings.filterwarnings("ignore") file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx')x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class'] model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels)) predictions = model.predict(test_features)

file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx') 然后，使用pd.get_dummies()方法将数据进行one-hot编码： python x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/...

import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import numpy as np from sklearn.metrics import accuracy_score file = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data（A题数据）.xlsx') # 第二阶段：转化定性变量为定量变量 使用onehot函数 同时读取新的excel x = pd.get_dummies(file, dtype=int) x.to_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 第三阶段：实现bp神经网络 train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1).values train_labels = train_data['Class'].values test_features = test_data.drop('Class', axis=1).values test_labels = test_data['Class'].values model = Sequential() model.add(Dense(units=72, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels), verbose=1) predictions = model.predict(test_features) print(predictions)就是这段 无法确定问题是什么

data = pd.read_excel('/Users/zxh-mac/desktop/Edu-Data(onehot_version).xlsx') # 划分训练集和测试集 train_data = data[:320] test_data = data[320:] # 提取特征和标签 train_features = train_data.drop('...

import pandas as pd import numpy as np import math import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl data_train = pd.read_excel(r"D:\北京市空气质量数据train.xlsx") # 获取数据集和每个维度的名称 data_train = data_train.drop(['日期'], axis=1) data_train = data_train.drop(['质量等级'], axis=1) # 把第 1 列 日期 数据去除掉 datasets = data_train.values labels = data_train.columns.values data_train_result = np.array(data_train.iloc[:, [-1]]) train_result = data_train_result print(datasets) print(labels) data_test = pd.read_excel(r"D:\北京市空气质量数据test.xlsx") # 获取数据集和每个维度的名称 data_test_features = data_test.drop(['日期'], axis=1) data_test_features = data_test_features.drop(['质量等级'], axis=1) # 把第 1 列 日期 数据去除掉 datasets_test = data_test_features.values data_test_result = np.array(data_test.iloc[:, [-1]]) test_result = data_test_result print(datasets_test) print(test_result) distance = np.array([len(datasets), len(datasets_test)]) for i in range(len(datasets)): for j in range(len(datasets_test)): su = 0 for m in range(0, 1, 2): n = (datasets[i][m]-datasets_test[j][m]) ** 2 su = su + n distance[i][j] = math.sqrt(su) print(distance)请问这段代码报错TypeError: 'numpy.int32' object does not support item assignment是为什么，该怎么解决

这是因为 distance 数组是使用 np.array() 定义的，而其默认的数据类型是 int32，而你在后面做了 item assignment，即对数组中的某个元素进行赋值操作，这种操作需要使用可变的数据类型，而 int32 不支持可变操作。...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('总数据.xlsx') # 数据预处理 scaler = StandardScaler() scaled_data = scaler.fit_transform(data) # 创建DBSCAN模型 dbscan = DBSCAN(eps=0.3, min_samples=5) # 拟合模型并进行聚类 dbscan.fit(scaled_data) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_ print(labels) ''' # 绘制散点图 plt.scatter(data['breath'], data['heart_rate'], c=labels) plt.xlabel('breath') plt.ylabel('heart_rate') plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show() ''' fig = plt.figure() ax = fig.add_subplot(111, projection='3d') colors = ['red', 'green', 'blue', 'yellow'] for label in set(labels): cluster_data = data[labels == label] ax.scatter(cluster_data['breath'], cluster_data['heart_rate'], cluster_data['Average'], c=colors[label], label=f'Cluster {label}') # 单独输出每一类的数据 cluster_data.to_csv(f'cluster_{label}.csv', index=False) ax.scatter(data['breath'], data['heart_rate'], data['Average'], c=labels) ax.set_xlabel('breath') ax.set_ylabel('heart_rate') ax.set_zlabel('Average') plt.title('DBSCAN Clustering') plt.legend() plt.show()遇到程序报错list index out of range该怎么处理

具体来说，在使用data['Average']时，可能是因为数据集中没有名为'Average'的列导致的错误。请确保你在数据集中使用正确的列名。 另外，请确保你的数据集中至少包含以下三列：'breath'、'heart_rate'和'Average'...

这个是哪里出错了python import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler# 读取数据df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') df = df.drop(columns=['地区']) # 标准化 sc = StandardScaler() data_std sc.fit_transform(df) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data_std) data_pca = pca.transform(data_std) df_pca = pd.DataFrame(data_pca, columns=['PC1', 'PC2']) print(df_pca.head()) (2) 前面提取的两个主成分包含了所有样本的信息，接下来使用K均值聚类算法来对样本进行聚类。具体步骤如下： python from sklearn.cluster import KMeans# 聚类kmeans = KMeans(n_clusters=4) kmeans.fit(df_pca) labels = kmeans.labels_ # 输出结果 df_result = pd.DataFrame({'地区': df.index, '类别': labels}) for i in range(4): print("第{}类地区: ".format(i+1), df_result[df_result['类别'] == i]['地区'].unique())

df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') df = df.drop(columns=['地区']) # 标准化 sc = StandardScaler() data_std = sc.fit_transform(df) # 主成分分析 pca = PCA(n_components=2) pca.fit(data...

import pandas as pd from sklearn.cluster import OPTICS from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取包含收益率和波动率的xlsx文件 data = pd.read_excel('allindex.xlsx') # 替换为你的数据文件路径 # 提取收益率和波动率作为聚类的特征 features = data[['meanret', 'meanvol']] X = data[features] # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 聚类 optics = OPTICS(min_samples=5, xi=0.05, min_cluster_size=0.1) optics.fit(X_scaled) # 将聚类结果加入原始数据集 data['cluster'] = optics.labels_ # 查看每个簇的股票数量 print(data['cluster'].value_counts())ValueError: Boolean array expected for the condition, not float64如何修改代码

data = pd.read_excel('allindex.xlsx') # 替换为你的数据文件路径 # 提取收益率和波动率作为聚类的特征 features = ['meanret', 'meanvol'] X = data[features] # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X_...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/output.xlsx') y = data['Vulnerability grade'] # 提取需要用于聚类的特征列 feature_columns = ["X"] X = data[feature_columns] # 对特征数据进行标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) labels = dbscan.fit_predict(X_scaled) # 绘制散点图 plt.scatter(X_scaled[:, 0], y[:, 1], c=labels) plt.xlabel(feature_columns[0]) plt.ylabel(feature_columns[1]) plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show()

plt.scatter(X_scaled[:, 0], y, c=labels) plt.xlabel(feature_columns[0]) plt.ylabel('Vulnerability grade') plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show() 这样可以使用 X_scaled[:, 0] 作为 x 轴数据，y...

data = pd.read_excel(r"E:\1作业与文件\绿色交通系统\大作业\1-3及od\OD.xlsx", header=None).values # print(data) #行向量 for i in range(3, 8): kmeans = KMeans(n_clusters=i, random_state=0, n_init=10).fit(data) print(kmeans.labels_) #列向量 for j in range(3, 8): kmean

s = KMeans(n_clusters=j, random_state=0, n_init=10).fit(data.T) print(kmeans.labels_) 这段代码是读取一个Excel文件，然后使用KMeans算法进行聚类分析。其中，n_clusters表示聚类的数量，random_state是随机...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/output.xlsx') # 提取需要用于聚类的特征列 feature_columns = ["X"] X = data[feature_columns] # 对特征数据进行标准化 scaler = StandardScaler() X_scaled = scaler.fit_transform(X) # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) labels = dbscan.fit_predict(X_scaled) # 绘制散点图 plt.scatter(X_scaled[:, 0], X_scaled[:, 1], c=labels) plt.xlabel(feature_columns[0]) plt.ylabel(feature_columns[1]) plt.title('DBSCAN Clustering') plt.show()

然后，通过pd.read_excel读取Excel数据，并指定要用于聚类的特征列。在这个例子中，特征列只有一列，命名为"X"。 接下来，使用StandardScaler对特征数据进行标准化，将数据转换为均值为0，方差为1的标准正态分布。 ...

import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN from sklearn.metrics import confusion_matrix import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type","Plane linear"] X = data[feature_columns] # 使用DBSCAN进行聚类 dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=5) dbscan.fit(X) # 获取聚类结果 labels = dbscan.labels_

data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)","Pier type","Foundation type","Hole","Span (m)", "Bearing type...

import pandas as pd import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt #2.读取数据 from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier data=pd.read_excel('train_data.xlsx') #print(data) #print(np.any(data.isnull())) #3.数据预处理 data=data.drop(labels=['机器编号','统一规范代码','具体故障类别'],axis=1)#删除不需要的列 data.replace('L',1.0,inplace=True) data.replace('M',2.0,inplace=True) data.replace('H',3.0,inplace=True) data=data.dropna() #print(data) X = data.iloc[:,0:-1] y = data.iloc[:,-1] #4、分割测试集和训练集 X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.33,random_state=40) #5、选择模型 model = DecisionTreeClassifier(max_depth=6) #6、训练模型 model.fit(X_train,y_train) #7、评价模型：要求用F1 #y_predict = model.predict(X_test) #score = f1_score(y_predict,y_test,average="macro") #plt.show() y_predict = model.predict(X_test) score = f1_score(y_predict,y_test,average="macro") print(score) 补全缺失值填充

在数据预处理的步骤中，可以对缺失值进行填充。常见的缺失值填充方法包括均值填充、中位数填充、众数填充、前向填充、后向填充、插值填充等。具体采用哪种方法，需要根据...new_data = data.fillna(data.mean())
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