import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier def data_input(): data=pd.read_excel('22AI1.xlsx') data=data.dropna(axis=0) data = data.reset_index(drop=True) data=data[['身高','体重']] return data # 分类瘦,中,胖为0,1,2 X=data_input() np_label=np.array([]) for h,w in zip(X.身高,X.体重): if h<=170 and w<60: np_label=np.append(np_label,'瘦') elif h>175 and w>70: np_label=np.append(np_label,'中') else: np_label=np.append(np_label,'胖') pd_label=pd.DataFrame({'标签': np_label}) print(pd_label) label=pd_label['标签'].map({'小':0,'中':1,'大':2}) print(label)为什么label会有nan
时间: 2024-04-27 07:19:22 浏览: 15
在上述代码中,标签的映射字典中只有 '小','中','大' 三个键值,而在np_label中的标签可能会包含其他的值,如 '瘦',因此在映射过程中会产生缺失值 NaN。要解决这个问题,你需要在映射字典中加入 '瘦' 这个键,并为其指定一个值。比如:`label = pd_label['标签'].map({'瘦': 0, '小': 1, '中': 2, '大': 3})`。这样就可以将 '瘦' 对应到 0,避免了产生 NaN 的情况。
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import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt
这段代码导入了 pandas、numpy、scikit-learn 和 matplotlib.pyplot 库中的一些常用模块和函数。
- `import pandas as pd` 导入了 pandas 库,并将其重命名为 pd,用于数据处理和分析。
- `import numpy as np` 导入了 numpy 库,并将其重命名为 np,用于数值计算和数组操作。
- `from sklearn.model_selection import train_test_split` 导入了 scikit-learn 库中的 train_test_split 函数,用于将数据集拆分为训练集和测试集。
- `from sklearn.linear_model import LogisticRegression` 导入了 scikit-learn 库中的逻辑回归模型(LogisticRegression),用于进行分类任务。
- `from sklearn import metrics` 导入了 scikit-learn 库中的 metrics 模块,用于评估模型性能。
- `import matplotlib.pyplot as plt` 导入了 matplotlib 库中的 pyplot 模块,并将其重命名为 plt,用于绘制数据可视化图形。
这段代码的目的是导入所需的库和模块,以便在后续的代码中使用它们进行数据处理、模型训练和评估以及结果可视化等操作。
解释一下这段代码:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer #字典类型特征抽取 from sklearn.model_selection import train_test_split,GridSearchCV #划分数据集,网格搜索 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #分类树
这段代码主要是导入了 pandas、numpy、sklearn 中的一些常用模块,包括字典类型特征抽取、划分数据集、网格搜索和分类树,具体解释如下:
- 首先导入 pandas 库,用于数据处理和分析。
- 然后导入 numpy 库,用于数值计算和数组操作。
- 接着导入 sklearn.feature_extraction 模块中的 DictVectorizer 类,它可以将字典类型的特征抽取为特征向量,是机器学习中常用的一个工具。
- 导入 sklearn.model_selection 模块中的 train_test_split 和 GridSearchCV 类,前者用于划分数据集,后者用于进行网格搜索。
- 最后导入 sklearn.tree 模块中的 DecisionTreeClassifier 类,它是一个分类树模型,可以用于分类问题的建模。
这些模块和类都是机器学习中常用的工具,可以用于数据处理、特征提取、模型建立等多个方面。
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