怎么挑出数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中NObeyesdad属性为Overweight_Level_II的数据

您可以使用 pandas 库来加载 csv 数据集并选择 NObeyesdad 属性为 Overweight_Level_II 的数据。下面是示例代码：

import pandas as pd

# 加载 csv 数据集
data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')

# 选择 NObeyesdad 属性为 Overweight_Level_II 的数据
overweight_data = data[data['NObeyesdad'] == 'Overweight_Level_II']

# 打印选择的数据
print(overweight_data)

运行上述代码后，将输出 NObeyesdad 属性为 Overweight_Level_II 的所有数据。

相关问题

怎么将数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中NObeyesdad的Overweight_Level_II属性名称改为1

你可以使用 Python 的 pandas 库来读取数据集文件，然后对数据集中的 Overweight_Level_II 属性进行修改，最后再将修改后的数据保存到文件中。具体操作步骤如下：

1. 导入 pandas 库：

import pandas as pd

2. 读取数据集文件：

data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')

3. 修改 Overweight_Level_II 属性名称为 1：

data = data.rename(columns={'Overweight_Level_II': '1'})

4. 将修改后的数据保存到文件中：

data.to_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv', index=False)

这样就能将数据集文件中的 Overweight_Level_II 属性名称改为 1。

怎么利用相关系数计算数据集ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv中哪个变量与NObeyesdad变量最相关

可以利用Python中的pandas和numpy库来计算相关系数，具体步骤如下：

1. 导入数据集，并将NObeyesdad变量转换为数值类型

import pandas as pd
import numpy as np

data = pd.read_csv('ObesityDataSet_raw_and_data_sinthetic.csv')

# 将NObeyesdad变量转换为数值类型
replace_map = {'NObeyesdad': {'Insufficient_Weight': 0, 'Normal_Weight': 1, 'Overweight_Level_I': 2, 'Overweight_Level_II': 3, 'Obesity_Type_I': 4, 'Obesity_Type_II': 5, 'Obesity_Type_III': 6}}
data.replace(replace_map, inplace=True)

2. 计算相关系数

# 计算所有变量与NObeyesdad变量的相关系数
corr_matrix = data.corr()

# 取出相关系数矩阵中NObeyesdad变量对应的行
corr_with_nob = corr_matrix.loc['NObeyesdad']

# 找到与NObeyesdad变量相关系数绝对值最大的变量
max_corr_var = corr_with_nob.abs().sort_values(ascending=False).index[1]

print("与NObeyesdad变量最相关的变量是：", max_corr_var)

最后输出的结果即为与NObeyesdad变量最相关的变量。