data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]

时间: 2024-01-14 07:04:30 浏览: 48
这段代码是用于获取DataFrame中整型数据列的数量。其中,`data.dtypes`返回了DataFrame中每一列数据的数据类型,`.values`将其转化为一个NumPy数组,`=="int64"`会返回一个布尔型数组,用于过滤出数据类型为int64的列,最后使用`.shape[1]`获取满足条件的列的数量。 可以将这段代码拆分为以下几步: ```python # 获取DataFrame中每一列数据的数据类型 dtypes = data.dtypes # 将数据类型转化为NumPy数组 dtypes_array = dtypes.values # 获取数据类型为int64的列 int64_columns = dtypes_array == "int64" # 获取满足条件的列的数量 num_int64_columns = int64_columns.sum() ``` 或者更简单地: ```python num_int64_columns = (data.dtypes.values == "int64").sum() ``` 注意,这段代码中需要先导入pandas库,因为DataFrame是pandas库中的一种数据结构。
相关问题

for i in range (data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"].shape[1]): data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]= data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))

这段代码的作用是将DataFrame中的整型数据转化为浮点型数据。具体实现如下: 1. `data.loc[:,data.dtypes.values=="int64"]` 会先获取DataFrame中所有数据类型为int64的列; 2. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"]` 会获取第i列数据类型为int64的数据; 3. `data.loc[i,data.dtypes.values=="int64"].apply(lambda x: float(x))` 会将第i列数据类型为int64的数据中的每个元素都转化为浮点型数据。这里使用了apply()方法,apply()会对Series中的每个元素都执行指定的操作,lambda x: float(x)表示将每个元素都转化为浮点型数据; 4. 最后将转化后的浮点型数据赋值回原始DataFrame中。 需要注意的是,这段代码中的循环实际上是对DataFrame中的每一列都执行了一遍相同的操作,因此可以使用applymap()方法来简化代码,如下所示: ```python data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"] = data.loc[:, data.dtypes.values == "int64"].applymap(float) ``` 这样就可以将DataFrame中所有数据类型为int64的数据都转化为浮点型数据了。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=["SimHei"] #单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False #把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path='data.txt' data=pd.read_csv(path,header=None,names=['mianji','jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter',x='mianji',y='jiage') plt.show() def computeCost(X,y,theta): inner=np.power((X*theta.T),2) return np.sum(inner)/(2*len(X)) data.insert(0,'Ones',1) clos=data.shape[1] X=data.iloc[:,0:clos-1] y=data.iloc[:,clos-1:clos] X=np.array(X.values) y=np.array(y.values) theta=np.array[0,0] computeCost(X,y,theta) def gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters): temp=np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters=int(theta.ravel().shape[1]) cost=np.zeros(iters) for i in range(iters): error=(X*theta.T)-y for j in range(parameters): term=np.multiply(error,X[:,j]) temp[0,j]=theta[0,j]-((alpha/len(X))*np.sum(term)) theta=temp cost[i]=computeCost(X,y,theta) return theta,cost alpha=0.01 iters=1000 g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters) x=np.linspace(data.mianji.min(),data.mianji.max(),100) f=g[0,0]+(g[0,1]*x) fig,ax=plt.subplots(figsize=(12,8)) ax.plot(x,f,'r',label='北京房价') ax.scatter(data.mianji,data.jiage,label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show()

在这段代码中,有几个错误: 1. 第一行和第二行之间应该有一个空行。 2. 导入numpy和pandas模块时,应该使用import语句,每个模块之间应该有一个空行。 3. 在第10行和11行中,应该将plt.rcParams的设置放在import语句之后。 4. 在第14行中,应该将data.insert(0,'Ones',1)改为data.insert(0,'Ones',np.ones(len(data))),以便将1插入到整个列中。 5. 在第16行中,应该将clos改为cols,因为该变量代表“列数”。 6. 在第18行中,应该将theta=np.array[0,0]改为theta=np.array([0,0]),以便创建一个2个元素的数组。 7. 在第25行和26行之间应该有一个空行。 8. 在第27行中,应该将parameters=int(theta.ravel().shape[0])改为parameters=int(theta.ravel().shape[1]),因为该数组是一个2x1的数组。 9. 在第36行中,应该将g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,iters)改为g,cost=gradientDescent(X,y,theta,alpha,int(iters)),以确保iters是一个整数。 10. 在第38行和39行之间应该有一个空行。 以下是修正后的代码: ``` import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ["SimHei"] # 单使用会使负号显示错误 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 把负号正常显示 # 读取北京房价数据 path = 'data.txt' data = pd.read_csv(path, header=None, names=['mianji', 'jiage']) # data.head() # data.describe() # 绘制散点图 data.plot(kind='scatter', x='mianji', y='jiage') plt.show() def computeCost(X, y, theta): inner = np.power((X * theta.T - y), 2) return np.sum(inner) / (2 * len(X)) data.insert(0, 'Ones', np.ones(len(data))) # 将1插入到整个列中 cols = data.shape[1] X = data.iloc[:, 0:cols-1] y = data.iloc[:, cols-1:cols] X = np.array(X.values) y = np.array(y.values) theta = np.array([0, 0]) # 创建一个2个元素的数组 computeCost(X, y, theta) def gradientDescent(X, y, theta, alpha, iters): temp = np.array(np.zeros(theta.shape)) parameters = int(theta.ravel().shape[1]) cost = np.zeros(iters) for i in range(iters): error = (X * theta.T) - y for j in range(parameters): term = np.multiply(error, X[:, j]) temp[0, j] = theta[0, j] - ((alpha / len(X)) * np.sum(term)) theta = temp cost[i] = computeCost(X, y, theta) return theta, cost alpha = 0.01 iters = 1000 g, cost = gradientDescent(X, y, theta, alpha, int(iters)) # 确保iters是一个整数 x = np.linspace(data.mianji.min(), data.mianji.max(), 100) f = g[0, 0] + (g[0, 1] * x) fig, ax = plt.subplots(figsize=(12, 8)) ax.plot(x, f, 'r', label='北京房价') ax.scatter(data.mianji, data.jiage, label='Traning data') ax.legend(loc=4) ax.set_xlabel('房子面积') ax.set_ylabel('房子价格') ax.set_title("北京房价格回归图") plt.show() ```

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from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Activation # 定义模型结构 model = Sequential() model.add(Dense(units=16, input_shape=(4,))) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(16)) model.add(Activation('relu')) model.add(Dense(3)) model.add(Activation('softmax')) #定义损失函数和优化器,并编译 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=["accuracy"]) import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.utils import np_utils filename = 'data\iris.data' data = pd.read_csv(filename, header = None) data.columns = ['sepal length','sepal width','petal length','petal width','class'] data.iloc[0:5,:] #数据预处理 #convert classname to integer data.loc[ data['class'] == 'Iris-setosa', 'class' ] = 0 data.loc[ data['class'] == 'Iris-versicolor', 'class' ] = 1 data.loc[ data['class'] == 'Iris-virginica', 'class' ] = 2 #data X = data.iloc[:,0:4].values.astype(float) y = data.iloc[:,4].values.astype(int) train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0) #keras多分类问题需要将类型转化为独热矩阵 #与pd.get_dummies()函数作用一致 train_y_ohe = np_utils.to_categorical(train_y, 3) test_y_ohe = np_utils.to_categorical(test_y, 3) #print(test_y_ohe ) #训练模型 model.fit(train_x, train_y_ohe, epochs=50, batch_size=1, verbose=2, validation_data=(test_x,test_y_ohe)) # 评估模型 loss, accuracy = model.evaluate(test_x, test_y_ohe, verbose=2) print('loss = {},accuracy = {} '.format(loss,accuracy) ) # 查看预测结果 classes = model.predict(test_x, batch_size=1, verbose=2) print('测试样本数:',len(classes)) print("分类概率:\n",classes)

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense data = pd.read_csv('车辆:274序:4结果数据.csv') x = data[['车头间距', '原车道前车速度']].values y = data['本车速度'].values train_size = int(len(x) * 0.7) test_size = len(x) - train_size x_train, x_test = x[0:train_size,:], x[train_size:len(x),:] y_train, y_test = y[0:train_size], y[train_size:len(y)] from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) x_train = scaler.fit_transform(x_train) x_test = scaler.transform(x_test) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(2, 1))) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') history = model.fit(x_train.reshape(-1, 2, 1), y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(x_test.reshape(-1, 2, 1), y_test)) plt.plot(history.history['loss']) plt.plot(history.history['val_loss']) plt.title('Model loss') plt.ylabel('Loss') plt.xlabel('Epoch') plt.legend(['Train', 'Test'], loc='upper right') plt.show() train_predict = model.predict(x_train.reshape(-1, 2, 1)) test_predict = model.predict(x_test.reshape(-1, 2, 1)) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) train_predict = train_predict.reshape(-1) # 将结果变为一维数组 y_train = scaler.inverse_transform(y_train.reshape(-1, 1)).reshape(-1) # 将结果变为一维数组 test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) y_test = scaler.inverse_transform([y_test]) plt.plot(y_train[0], label='train') plt.plot(train_predict[:,0], label='train predict') plt.plot(y_test[0], label='test') plt.plot(test_predict[:,0], label='test predict') plt.legend() plt.show()报错Traceback (most recent call last): File "C:\Users\马斌\Desktop\NGSIM_data_processing\80s\lstmtest.py", line 42, in <module> train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) File "D:\python\python3.9.5\pythonProject\venv\lib\site-packages\sklearn\preprocessing\_data.py", line 541, in inverse_transform X -= self.min_ ValueError: non-broadcastable output operand with shape (611,1) doesn't match the broadcast shape (611,2)

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