type_count = df['类型'].value_counts(),type_count是什么类型的数据,如何将它转化为二维数组

时间: 2024-05-07 18:23:38 浏览: 100
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如何在PHP中使用数组

`type_count` 是一个 Pandas Series 类型的数据,其中索引为每个类型,值为该类型在 DataFrame 中出现的次数。 要将它转化为二维数组,可以使用 `reset_index()` 方法将 Series 转化为 DataFrame,然后使用 `values` 属性将 DataFrame 转换为二维数组。 以下是代码示例: ``` type_count_df = type_count.reset_index() type_count_array = type_count_df.values ``` 其中,`type_count_df` 是一个包含两列(索引和值)的 DataFrame,`type_count_array` 是一个包含相同数据的二维数组。
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import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字,汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字,汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词,并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码,请补全train和test函数

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd #用来正常显示中文标签 plt.rcParams['font.family']='sans-serif' plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['Simhei'] #用来正常显示负号 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False #定义加载数据的文件名 filename = "../task/ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" #自定义数据的行列索引(行索引使用pd默认的,列索引使用自定义的) names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] #自定义需要处理的缺失值标记列表 miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(filename,header=None, skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) #绘制房屋户型占比情况 count_fwhx = df['fwhx'].value_counts()[:10] count_other_fwhx = pd.Series({"其他":df['fwhx'].value_counts()[10:].count()}) count_fwhx = count_fwhx.append(count_other_fwhx) fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房房屋户型占比情况",fontsize=18) pt = count_fwhx.plot(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12) 步骤2:二手房装修占比 通过饼图的方式对二手房的装修程度进行展示。 参照下面的提示补全缺失的代码: """房屋装修占比情况""" count_zxqk = df["zxqk"].value_counts() count_zxqk.name = "" fig = plt.figure(figsize=(9,9)) ax = fig.add_subplot(111) ax.set_title("二手房装修占比情况",fontsize=18) # 仿照前面的语句,绘制二手房装修占比情况饼图 ...(kind="pie",cmap=plt.cm.rainbow,autopct="%3.1f%%",fontsize=12)

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