用什么命令参数代码,可以在不进入3.py文件中就可以修改输入文件data = pd.read_csv('/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/input5.csv', encoding='gb2312'),请告诉我在linux用什么命令可以对3.py文件里输入文件进行修改,然后在3.py文件中我需要对这个代码data = pd.read_csv('/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/input5.csv', encoding='gb2312')怎么修改,请告诉我具体怎么做,
时间: 2023-12-09 20:02:39 浏览: 42
要在不进入3.py文件中就可以修改输入文件data = pd.read_csv('/home/denglixi/模型/逻辑回归/threshold/2023/input5.csv', encoding='gb2312'),可以在运行3.py脚本时,通过命令行参数传递文件路径参数,例如:
```bash
python3 3.py /path/to/input5.csv
```
在3.py文件中可以使用sys.argv获取命令行参数,然后将其作为文件路径参数传递给pd.read_csv()函数:
```python
import sys
import pandas as pd
if __name__ == '__main__':
filepath = sys.argv[1]
data = pd.read_csv(filepath, encoding='gb2312')
# 其他代码
```
这样就可以在运行3.py脚本时,动态修改输入文件路径。
在Linux中,可以使用vi或nano等命令行文本编辑器打开3.py文件,然后修改对应的代码行,保存退出即可。例如使用nano:
```bash
nano 3.py
```
按下Ctrl+X,保存修改,然后按下Y键确认保存。
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解释这段代码train=pd.read_csv(dir_py+"\\tcga_data\\"+cancer+"\\ml_input.csv")
这段代码是使用`pandas`库来读取一个CSV文件,并将其存储在名为`train`的变量中。
让我逐步解释这段代码:
- `pd`:这是`pandas`库的别名,通过使用`import pandas as pd`语句来导入。
- `read_csv()`:这是`pandas`库中的一个函数,用于读取CSV文件。
- `dir_py`:这是一个变量,应该是包含Python文件所在目录的路径。
- `+`:这是Python中的字符串拼接操作符,用于将多个字符串连接起来。
- `"\\tcga_data\\"`:这是一个字符串,表示在目录下的`tcga_data`文件夹中。
- `cancer`:这是一个变量,应该是表示特定癌症类型的字符串。
- `"\\ml_input.csv"`:这是一个字符串,表示要读取的CSV文件名为`ml_input.csv`。
综合起来,该行代码的作用是根据给定的目录路径和特定癌症类型,构建出实际要读取的CSV文件的路径,并使用`read_csv()`函数将其读取到名为`train`的变量中。
例如,如果`dir_py`为`"C:/project"`,`cancer`为`"breast_cancer"`,那么该行代码将尝试读取位于`C:/project/tcga_data/breast_cancer/ml_input.csv`路径下的CSV文件,并将其内容存储在名为`train`的变量中。
希望这能帮助你理解这段代码!如有其他问题,请随时提问。
df_train_set = pd.read_csv(train_data, names=columns) 这句话报错:argument of type 'method' is not iterable File "C:\Users\Dell\Desktop\数据处理作业lhq11111.py", line 11, in <module> df_train_set = pd.read_csv(train_data, names=columns) TypeError: argument of type 'method' is not iterable,请为我解释一下为什么及如何修改
这个错误提示是因为在这行代码中,`train_data` 是一个 pandas DataFrame 对象,而 `pd.read_csv` 函数的第一个参数应该是 csv 文件的路径,而不是 DataFrame 对象。因此,应该将这行代码修改为:
```python
df_train_set = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_train(1).csv", names=columns)
```
同理,将 `test_data` 的读取代码修改为:
```python
df_test_set = pd.read_csv("C://Users//Dell//Desktop//数据分析作业//adult_test.csv", names=columns, skiprows=1)
```
这样应该就可以正确读取训练集和测试集数据了。
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