# Labelling the dates into Not Ready dates = df1.groupby('availability')['availability'].agg('count').sort_values(ascending=False) dates_not_ready = dates[dates<10000] df1.availability = df1.availability.apply(lambda x: 'Not Ready' if x in dates_not_ready else x) len(df1.availability.unique())

这段代码的作用是将数据框`df1`中出现次数较少的日期标记为“未准备好”（即替换为字符串“Not Ready”）。这样可以将数据中的日期进行归并，避免日期过于分散，对模型的训练效果造成不良影响。

具体来说，`dates`统计了数据框`df1`中不同日期出现的次数，`dates_not_ready`则是选取出现次数较少的日期，这里的阈值是10000。`df1.availability.apply(lambda x: 'Not Ready' if x in dates_not_ready else x)`则是将`df1`数据框中的每个日期进行处理，如果这个日期出现次数较少，则将其替换为“Not Ready”，否则保持原来的值不变。最后，`len(df1.availability.unique())`输出处理后，不同日期的总数量。

相关问题

# Labelling the locations with less than or equal to 10 occurences to 'other' locations_less_than_10 = location_stats[location_stats<=10] df1.location = df1.location.apply(lambda x: 'other' if x in locations_less_than_10 else x) len(df1.location.unique())

这段代码的作用是将数据框`df1`中出现次数小于等于10次的地区（即上一个问题中统计出的地区）标记为“其他”（即替换为字符串“other”）。这样可以减少地区的数量，避免地区过于分散，对模型的训练效果造成不良影响。

具体来说，`locations_less_than_10`记录了出现次数小于等于10次的地区，`df1.location.apply(lambda x: 'other' if x in locations_less_than_10 else x)`则是将`df1`数据框中的每个地区进行处理，如果这个地区出现次数小于等于10，则将其替换为“other”，否则保持原来的值不变。最后，`len(df1.location.unique())`输出处理后，不同地区的总数量。

解释代码： def fetch(self): if os.path.exists(self.path): try: print('=============Preprocessing the data=======================') # path = 'D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET' # os.path.exists('D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET') # path = 'D:\\FREELANCER\\CATEGORICAL_URI\\DATASET' # dataset = '\\2013_04_21.csv' data = pd.read_csv(self.path + self.dataset) data.columns = ['index', 'URI', 'Section'] data = data.drop(['index'], axis = 1) print('Done loading data') print(20*'*') print('Start labelling data....') '''Labelling the dataset''' lab = set(data['Section'].values) lab = dict(enumerate(lab,1)) lab = dict (zip(lab.values(),lab.keys())) '''convert keys to values and values to keys. This helps to turn the label into numerics. for classification''' label = list(map(lab.get, list(data['Section'].values))) data['label'] = pd.Series(label).values data = data.loc[:, ['URI','label']] print('Done labelling data') print(20*'*') return data, label except: pass finally: print('finnished..part 1')

这段代码是一个类的方法，该方法名为“fetch”。该方法的主要功能是检查指定路径下是否存在文件，并在文件存在的情况下进行数据预处理。

首先，该方法使用Python中的os模块的exists()函数来检查指定路径下是否存在文件。如果该路径下存在文件，则执行下一步操作。

接着，该方法使用try-except结构来捕获可能出现的异常。在代码中，该结构主要针对数据预处理部分。当程序处理数据的过程中出现错误时，会自动跳过并执行except块中的代码。

最后，当程序成功执行完所有数据预处理操作时，会输出一条提示信息：“Preprocessing the data”，提示用户数据预处理已完成。