下面这份代码修改成可以在pycharm中显示出来的 data['persqm'] = pd.to_numeric(data['persqm'], errors='coerce') data = data.dropna(subset=['persqm']) price_level = pd.cut(data['persqm'], bins=[0, 10000, 20000, 30000, 40000, float('inf')], labels=['0-1万', '1-2万', '2-3万', '3-4万', '4万以上']) area_level = pd.cut(data['square'], bins=[0, 10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, float('inf')], labels=['0-10', '10-20', '20-30', '30-40', '40-50', '50-60', '60-70', '70以上']) house_type = data['house_type'] direction = data['direction'] deco = data['deco'] fig, axs = plt.subplots(2, 2, figsize=(12, 8)) fig.suptitle('房价与特征之间的关系', fontsize=16) # Subplot 1: House type vs Price level axs[0, 0].scatter(house_type, price_level, alpha=0.6) axs[0, 0].set_xlabel('房型', fontsize=12) axs[0, 0].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 2: Area level vs Price level axs[0, 1].scatter(area_level, price_level, alpha=0.6) axs[0, 1].set_xlabel('房屋面积（平方米）', fontsize=12) axs[0, 1].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 3: Direction vs Price level axs[1, 0].scatter(direction, price_level, alpha=0.6) axs[1, 0].set_xlabel('朝向', fontsize=12) axs[1, 0].set_ylabel('每平米房价（万元）', fontsize=12) # Subplot 4: Decoration vs Price level axs[1, 1].scatter(deco, price_level, alpha=0.6) axs[1, 1].set_xlabel('装修情况', fontsize=12) axs[1, 1].set_ylabel('每平米房价（万）', fontsize=12) axs[1, 1].grid(True, linestyle='--', alpha=0.4) plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.tight_layout() plt.show()

这份代码本身是可以在 PyCharm 中运行的，但是它需要先导入一些必要的库。你需要在代码的最开始添加以下代码来导入这些库：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

然后你需要将数据文件读入到 data 变量中，或者将 data 变量赋值为你的数据。如果你的数据存储在 CSV 文件中，可以使用以下代码读取：

data = pd.read_csv("data.csv")

如果你的数据存储在 Excel 文件中，可以使用以下代码读取：

data = pd.read_excel("data.xlsx")

读取数据后，你可以运行这份代码并在 PyCharm 的 Console 窗口中查看可视化结果。如果你希望在 PyCharm 中显示图形化界面，则需要安装并配置 Matplotlib 和 PyCharm 的交互式显示模式。你可以在 PyCharm 的官方文档中查找相关的配置方法。

相关问题

运行你给的代码后出现如下错误如何解决？或者能不能给出不涉及以下错误的代码？：Traceback (most recent call last): File "D:\Pycharm Work Place\pandas23\05.py", line 7, in <module> sns.boxplot(x='gene_type', y='length', data=df) File "D:\Python\Lib\site-packages\seaborn\categorical.py", line 2231, in boxplot plotter = _BoxPlotter(x, y, hue, data, order, hue_order, ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Lib\site-packages\seaborn\categorical.py", line 785, in __init__ self.establish_variables(x, y, hue, data, orient, order, hue_order) File "D:\Python\Lib\site-packages\seaborn\categorical.py", line 544, in establish_variables orient = infer_orient( ^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\Lib\site-packages\seaborn\_oldcore.py", line 1632, in infer_orient raise TypeError(err) TypeError: Neither the `x` nor `y` variable appears to be numeric.

这个错误提示的意思是你的x轴或者y轴数据不是数值型的数据，导致绘图时出错。可能是你的数据类型不正确，或者数据中包含了非数值型的数据，需要将其转换成数值型数据。可以尝试使用以下代码来转换数据类型：

df['length'] = pd.to_numeric(df['length'], errors='coerce')

这个代码将把length列转换成数值型数据，如果有非数值型的数据，将会被转换成NaN。如果你的数据中确实有非数值型的数据，可以考虑将它们删除或者替换成合适的数值。另外，如果你需要绘制的是分类变量，可以尝试使用其他的Seaborn绘图函数，例如countplot或者barplot。

帮我用python写代码，O2O优惠券使用预测，提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为，预测用户在2016年7月领取优惠券后15天以内的使用情况。训练集为"F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_train.csv"，测试集为"F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_test_revised.csv"。注意，其中存在非数字列'Date_received'，请帮我做适当处理，根据优惠券发放及核销情况，构建不同的特征：用户领取的优惠券数量；用户消费过的优惠券数量；用户与商家间的距离。

好的，这是一个比较典型的机器学习项目，需要对数据进行预处理、特征工程、模型训练和预测。我会帮你一步步实现，首先，我们需要导入一些必要的库：pandas、numpy、sklearn等。请确认你已经安装了这些库，如果没有，请使用pip install命令进行安装。以下是代码实现：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import roc_auc_score
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler

接着，我们需要加载训练集和测试集数据，并对数据进行预处理，包括删除空值、将非数字列转换为数字列等。以下是代码实现：

# 加载训练集和测试集
train_df = pd.read_csv('F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_train.csv', header=None)
test_df = pd.read_csv('F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_test_revised.csv', header=None)

# 删除空值
train_df.dropna(inplace=True)
test_df.dropna(inplace=True)

# 将非数字列转换为数字列
train_df[6] = train_df[6].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[5] = train_df[5].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[2] = train_df[2].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[4] = train_df[4].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[7] = train_df[7].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[3] = train_df[3].apply(lambda x: str(x)[:8])
train_df[1] = train_df[1].apply(lambda x: str(x)[:8])

test_df[6] = test_df[6].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[5] = test_df[5].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[2] = test_df[2].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[4] = test_df[4].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[7] = test_df[7].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[3] = test_df[3].apply(lambda x: str(x)[:8])
test_df[1] = test_df[1].apply(lambda x: str(x)[:8])

train_df[6] = pd.to_numeric(train_df[6], errors='coerce')
train_df[5] = pd.to_numeric(train_df[5], errors='coerce')
train_df[2] = pd.to_numeric(train_df[2], errors='coerce')
train_df[4] = pd.to_numeric(train_df[4], errors='coerce')
train_df[7] = pd.to_numeric(train_df[7], errors='coerce')
train_df[3] = pd.to_numeric(train_df[3], errors='coerce')
train_df[1] = pd.to_numeric(train_df[1], errors='coerce')

test_df[6] = pd.to_numeric(test_df[6], errors='coerce')
test_df[5] = pd.to_numeric(test_df[5], errors='coerce')
test_df[2] = pd.to_numeric(test_df[2], errors='coerce')
test_df[4] = pd.to_numeric(test_df[4], errors='coerce')
test_df[7] = pd.to_numeric(test_df[7], errors='coerce')
test_df[3] = pd.to_numeric(test_df[3], errors='coerce')
test_df[1] = pd.to_numeric(test_df[1], errors='coerce')

# 对日期进行处理
train_df[8] = train_df[6] - train_df[5]
train_df[9] = train_df[2] - train_df[5]
train_df[10] = train_df[4] - train_df[5]
train_df.drop([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], axis=1, inplace=True)

test_df[8] = test_df[6] - test_df[5]
test_df[9] = test_df[2] - test_df[5]
test_df[10] = test_df[4] - test_df[5]
test_df.drop([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], axis=1, inplace=True)

# 对特征进行归一化处理
scaler = MinMaxScaler()
train_df[[8, 9, 10]] = scaler.fit_transform(train_df[[8, 9, 10]])
test_df[[8, 9, 10]] = scaler.transform(test_df[[8, 9, 10]])

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(train_df.iloc[:, :-1], train_df.iloc[:, -1], test_size=0.3, random_state=0)

接下来，我们需要对特征进行处理，构建不同的特征，包括用户领取的优惠券数量、用户消费过的优惠券数量、用户与商家间的距离等。以下是代码实现：

# 构建不同的特征
def get_user_receive_count(df):
    temp = df.groupby([0]).size().reset_index(name='counts')
    return df.merge(temp, on=[0], how='left')

def get_user_consume_count(df):
    temp = df[df[5] != 'null'].groupby([0]).size().reset_index(name='counts')
    return df.merge(temp, on=[0], how='left')

def get_user_merchant_distance(df):
    temp = df.groupby([0, 3]).size().reset_index(name='counts')
    temp['counts'] = temp['counts'].apply(lambda x: 1)
    temp = temp.groupby([0])['counts'].sum().reset_index(name='distance')
    return df.merge(temp, on=[0], how='left')

X_train = get_user_receive_count(X_train)
X_train = get_user_consume_count(X_train)
X_train = get_user_merchant_distance(X_train)

X_test = get_user_receive_count(X_test)
X_test = get_user_consume_count(X_test)
X_test = get_user_merchant_distance(X_test)

test_df = get_user_receive_count(test_df)
test_df = get_user_consume_count(test_df)
test_df = get_user_merchant_distance(test_df)

X_train.drop([0, 5], axis=1, inplace=True)
X_test.drop([0, 5], axis=1, inplace=True)
test_df.drop([0, 5], axis=1, inplace=True)

最后，我们需要使用随机森林算法进行训练和预测。以下是代码实现：

# 训练和预测
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=0)
rf.fit(X_train, y_train)
y_pred = rf.predict_proba(X_test)[:, 1]
score = roc_auc_score(y_test, y_pred)
print('AUC Score: {:.4f}'.format(score))

y_pred = rf.predict_proba(test_df)[:, 1]
result = pd.DataFrame({'prob': y_pred})
result.to_csv('result.csv', index=False)

这样就完成了O2O优惠券使用预测的代码实现，你可以根据自己的实际情况进行调整。