import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame data = pd.read_excel('北京市空气质量数据.xlsx') data = data.replace(0,np.NaN) data['年']=data['日期'].apply(lambda x : x.year) month=data['日期'].apply(lambda x:x.month) quarter_month={'1':'一季度','2':'一季度','3':'一季度', '4':'二季度','5':'二季度','6':'二季度', '7':'三季度','8':'三季度','9':'三季度', '10':'四季度','11':'四季度','12':'四季度'} data['季度']=month.map(lambda x : quarter_month[str(x)]) bins=[0,50,100,150,200,300,1000] data['等级']=pd.cut(data['AQI'],bins,labels=['一级优','二级良','三级轻度污染','四级中度污染','五级重度污染','六级严重污染']) print('对AQI的分组结果:\n{0}'.format(data[['日期','AQI','等级','季度']])) print(data.head(5))

这段代码的作用是读取名为“北京市空气质量数据.xlsx”的Excel表格文件，并进行一些数据处理和分析。具体步骤如下：

1. 使用pandas库的read_excel()函数读取Excel表格文件。

2. 使用replace()函数将数据中的0替换成NaN（缺失值）。

3. 使用apply()函数将日期列中的年份提取出来，并添加到一个名为“年”的新列中。

4. 使用apply()函数将日期列中的月份提取出来，并通过定义一个字典“quarter_month”将月份映射到对应的季度。

5. 使用map()函数将映射后的季度添加到一个名为“季度”的新列中。

6. 使用cut()函数将AQI值分组，并将分组结果添加到一个名为“等级”的新列中。

7. 最后，使用print()函数分别输出了AQI的分组结果和数据的前5行。

需要注意的是，这段代码需要保证当前目录下有名为“北京市空气质量数据.xlsx”的Excel表格文件。

相关问题

帮我看一下这段代码哪里有问题，怎么修改？import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns', None)#所有列 pd.set_option('display.max_rows', None)#所有行 data=pd.read_excel('半监督数据.xlsx') datas = pd.DataFrame(data)dataset=datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0, default_transforms=True)

这段代码存在几个问题：

1. 缺少导入 `sklearn.model_selection.train_test_split` 的语句，这个函数用于划分数据集。
2. `datas(labeled_size=0.3,test_size=0.1,stratified=False,shuffle=True,random_state=0,default_transforms=True)` 中的 `labeled_size` 和 `test_size` 参数应该使用 `train_size` 和 `test_size` 代替。
3. `datas` 是一个 DataFrame 对象，应该使用 `train_test_split` 函数对其进行划分，而不是将其作为参数传递给 `dataset`。

修改后的代码如下：

import pandas as pd 
import numpy as np 
from sklearn.model_selection import train_test_split

pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行

data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx')
X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵
y = data['label'] # 标签列

# 划分数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0)

# 划分带标签数据集
labeled_size = 0.3
n_labeled = int(labeled_size * len(X_train))
indices = np.arange(len(X_train))
unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled])
X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices]
y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices]
X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]
y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]]

这里将数据集划分为带标签数据集和无标签数据集，只对带标签数据集进行训练。如果需要同时使用带标签数据集和无标签数据集进行训练，可以使用半监督学习的算法，例如标签传播算法和自训练算法。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn.model_selection as sM_S import sklearn.preprocessing as sP import sklearn.tree as sT import sklearn.metrics as sM import sklearn.naive_bayes as sNB #1读取数据 data_train = pd.read_excel("train data.xlsx") # 1.1剔除无关列 data = data_train.iloc[:,3:-1] #2预处理 data = data.dropna() #3.数据预处理：空值处理，值映射（分段），归一化/标准化 X = data.iloc[:,0:-1] y = data.iloc[:,-1] mms = sP.MinMaxScaler() X = mms.fit_transform(X) #4.分割数据集和测试集 x_train,x_text,y_train,y_text = sM_S.train_test_split(X,y,test_size=0.33,random_state=42) #5.选择模型 model = sT.DecisionTreeClassifier(max_depth=7) #6.训练模型 model.fit(x_train,y_train) #7.评价模型，赛事要求用F1 y_predict = model.predict(x_text) score = sM.f1_score(y_predict,y_text,average="macro") print("预处理：{} 模型：{} 参数：{} 得分：{}".format("均值填充处理_归一化","决策树","max_depth=7",score)) # 8.应用模型--预测 trainData = pd.read_excel("train data.xlsx") trainData = pd.DataFrame(trainData) trainData = trainData.iloc[:, 3:-2] trainData = trainData.dropna() # 删除空值行 val_data = trainData val_data = mms.fit_transform(val_data) print("预测 train data.xlsx 的结果为：", model.predict(val_data)) 以上这段代码能运行吗？

这段代码存在语法错误，主要是因为第一行导入多个库时没有使用分号或换行符分割。以下是修正后的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn.model_selection as sM_S
import sklearn.preprocessing as sP
import sklearn.tree as sT
import sklearn.metrics as sM
import sklearn.naive_bayes as sNB

# 1.读取数据
data_train = pd.read_excel("train data.xlsx")

# 1.1剔除无关列
data = data_train.iloc[:, 3:-1]

# 2.预处理
data = data.dropna()

# 3.数据预处理：空值处理，值映射（分段），归一化/标准化
X = data.iloc[:, 0:-1]
y = data.iloc[:, -1]
mms = sP.MinMaxScaler()
X = mms.fit_transform(X)

# 4.分割数据集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = sM_S.train_test_split(X, y, test_size=0.33, random_state=42)

# 5.选择模型
model = sT.DecisionTreeClassifier(max_depth=7)

# 6.训练模型
model.fit(x_train, y_train)

# 7.评价模型，赛事要求用F1
y_predict = model.predict(x_test)
score = sM.f1_score(y_predict, y_test, average="macro")
print("预处理：{} 模型：{} 参数：{} 得分：{}".format("均值填充处理_归一化", "决策树", "max_depth=7", score))

# 8.应用模型--预测
trainData = pd.read_excel("train data.xlsx")
trainData = pd.DataFrame(trainData)
trainData = trainData.iloc[:, 3:-2]
trainData = trainData.dropna()  # 删除空值行
val_data = trainData
val_data = mms.fit_transform(val_data)
print("预测 train data.xlsx 的结果为：", model.predict(val_data))

请注意，这段代码的运行还需要保证 train data.xlsx 文件存在，并且其中的数据格式与代码中的数据格式一致。