def get_dataset(field):#构造数据集 dataset=pd.DataFrame(field).copy() # 删除无用属性并将label置于最后一列 if 'Date' in dataset.columns.tolist(): dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True) label = dataset['label'].tolist() dataset.drop(['label'], axis=1, inplace=True) dataset['label'] = label else: dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1, inplace=True) dataset['User_id'] = dataset['User_id'].map(int) dataset['Coupon_id'] = dataset['Coupon_id'].map(int) dataset['Date_received'] = dataset['Date_received'].map(int) dataset['Distance'] = dataset['Distance'].map(int) if 'label' in dataset.columns.tolist(): dataset['label'] = dataset['label'].map(int) dataset.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) dataset.index = range(len(dataset)) return dataset降重改写

这个函数是用来构造数据集的，它首先复制了传入的参数 field，然后删除了一些无用的属性，并将标签置于最后一列。如果数据集中包含 Date 列，则删除 Merchant_id、Discount_rate、Date、date_received 和 date 这些属性，并将标签单独提出来。如果数据集中不包含 Date 列，则删除 Merchant_id、Discount_rate 和 date_received 这些属性。接下来，将 User_id、Coupon_id 和 Date_received 这几列属性转换成整型，并将 Distance 属性也转换成整型。如果数据集中含有标签属性，则将其转换成整型。最后，去除数据集中的重复记录，并重置索引。函数返回处理好的数据集。

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def get_dataset(history_field, middle_field, label_field): """构造数据集 Args: Returns: """ # 特征工程 week_feat = get_week_feature(label_field) # 日期特征 simple_feat = get_simple_feature(label_field) # 示例简单特征 # 构造数据集 share_characters = list( set(simple_feat.columns.tolist()) & set(week_feat.columns.tolist())) # 共有属性,包括id和一些基础特征,为每个特征块的交集 dataset = pd.concat([week_feat, simple_feat.drop(share_characters, axis=1)], axis=1) # 删除无用属性并将label置于最后一列 if 'Date' in dataset.columns.tolist(): # 表示训练集和验证集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True) label = dataset['label'].tolist() dataset.drop(['label'], axis=1, inplace=True) dataset['label'] = label else: # 表示测试集 dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1, inplace=True) # 修正数据类型 dataset['User_id'] = dataset['User_id'].map(int) dataset['Coupon_id'] = dataset['Coupon_id'].map(int) dataset['Date_received'] = dataset['Date_received'].map(int) dataset['Distance'] = dataset['Distance'].map(int) if 'label' in dataset.columns.tolist(): dataset['label'] = dataset['label'].map(int) # 去重 dataset.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) dataset.index = range(len(dataset)) # 返回 return dataset为什么

这是一个函数，用于构造数据集。该函数接受3个参数：history_field（历史数据集），middle_field（中间数据集），label_field（标签数据集）。函数的返回值为一个数据集。

在函数内部，首先对标签数据集进行特征工程，得到了包含日期特征的“week_feat”和示例简单特征的“simple_feat”两个数据集。然后，对这两个数据集进行合并，得到一个“dataset”数据集。在合并过程中，对于“simple_feat”中与“week_feat”中重复的属性，只保留一个，这些属性即为每个特征块的交集。通过“drop”函数删除无用属性，并将标签列移动到数据集最后一列。如果数据集中包含“Date”列，则表示为训练集和验证集，否则表示为测试集。

接着，对数据类型进行修正，包括将用户ID、优惠券ID、领取日期和距离转换为整数类型。如果数据集中包含标签列，则将标签列也转换为整数类型。

最后，通过“drop_duplicates”函数去重，并重新设置数据集的索引。最后返回构造好的数据集。

# 定义数据集路径 data_dir = '/path/to/dataset' def extract_features(file_path): # 读取音频文件 signal, sr = librosa.load(file_path, sr=22050) file_path = "D:/360se6/bishe/古筝/gz1.wav" # 提取MFCC特征 mfccs = librosa.feature.mfcc(signal, sr=sr, n_mfcc=13) mfccs = np.mean(mfccs.T, axis=0) return mfccs # 加载数据集 data = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'data.csv')) 这段代码中如何加载数据集

这段代码中使用了 pandas 库中的 read_csv() 方法读取名为 'data.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 data 的 pandas DataFrame 中。其中 os.path.join() 方法用于连接文件路径，data_dir 是指数据集所在的文件夹路径，'data.csv' 是指数据集的文件名。

读取数据集的代码示例：

import pandas as pd
import os

# 定义数据集路径
data_dir = '/path/to/dataset'

# 加载数据集
data = pd.read_csv(os.path.join(data_dir, 'data.csv'))

# 查看数据集的前几行
print(data.head())

其中，'/path/to/dataset' 是指数据集所在的文件夹路径，'data.csv' 是指数据集的文件名。读取数据集后，可以使用 pandas DataFrame 中的方法对数据进行处理、分析和可视化等操作。