Error in mode(full$Embarked, na.rm = T): unused argument (na.rm = T) Traceback:报错

时间: 2024-03-14 14:42:41 浏览: 127
这个错误提示意味着 `mode()` 函数不支持 `na.rm` 参数。这也就是为什么会出现 "unused argument" 的错误提示。 如果你想要计算众数并且忽略缺失值,可以使用以下代码: ```R mode(full$Embarked[!is.na(full$Embarked)]) ``` 这将会返回 Embarked 列中的众数,并且忽略缺失值。
相关问题

Error in data$Embarked: object of type 'closure' is not subsettable Traceback: 1. sort(table(data$Embarked), decreasing = TRUE) 2. table(data$Embarked)

这个错误通常是由于没有正确读取数据文件导致的。要解决这个问题,你可以尝试使用以下步骤: 1. 确保你已经正确设置了工作目录,并在该目录中存储了你要读取的数据文件。 2. 使用 `read.csv()` 函数读取数据文件,例如: ```R data <- read.csv("train.csv") ``` 3. 确保数据已经正确读取,你可以使用 `head()` 函数查看前几行数据: ```R head(data) ``` 如果你看到了正确的数据,那么就可以使用之前提供的代码来计算 Embarked 列的众数并填充缺失值。如果你仍然遇到问题,请提供更多详细信息,以便我可以更好地帮助你解决问题。

import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline pdtitanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") pdtitanic.head() pdtitanic.isnull().sum() mean=titanic['age'].mean() print(mean) pdtitanic['age']=['age'].fillna(mean) pdtitanic.isnull().sum() sns.distplot(titanic["age"]) titanic["embarked"],value_counts() del titanic.['deck'] titanic.head sns.countplot(x="sex",data=titanic) sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return'child' elif age>=60: return'old' else: return'middle' titanic['age_level']=titanic['age'].map(agelevel) titanic.head sns.countplot(x='age_level',data=titanic) sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')

你的代码中有一些错误,我来帮你看看: 1. 在导入数据时,你使用了`pdtitanic`变量,但是后面的代码中却使用了`titanic`变量,需要统一变量名。 2. 在填充年龄缺失值时,使用了字符串而不是变量名,应该改为`pdtitanic['age']=pdtitanic['age'].fillna(mean)`。 3. 在查看`embarked`列的取值时,应该使用`pdtitanic["embarked"].value_counts()`。 4. 在删除`deck`列时,需要在`del`和列名之间加上一个".",即`del titanic['deck']`。 5. 在查看`age_level`列的取值时,需要在`titanic.head`后面加上一个括号,即`titanic.head()`。 6. 在画`countplot`时,需要在`plt.legend`前面加上`sns.`,即`sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) plt.legend(loc='best',fontsize='15')`。 修改后的代码如下所示: ```python import numpy as np import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False %matplotlib inline titanic = pd.read_csv(r"C:\Users\小杜羽\Desktop\titanic.csv") titanic.head() titanic.isnull().sum() mean = titanic['age'].mean() print(mean) titanic['age'] = titanic['age'].fillna(mean) titanic.isnull().sum() sns.distplot(titanic["age"]) print(titanic["embarked"].value_counts()) del titanic['deck'] sns.countplot(x="sex",data=titanic) sns.boxplot(x="sex",y="age",data=titanic) sns.countplot(x="class",data=titanic) sns.violinplot(y="age",x="class",data=titanic) def agelevel(age): if age<=16: return 'child' elif age>=60: return 'old' else: return 'middle' titanic['age_level'] = titanic['age'].map(agelevel) titanic.head() sns.countplot(x='age_level',data=titanic) sns.countplot(x='alive',hue='age_level',data=titanic) sns.legend(loc='best',fontsize='15') ```
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代码如下: import breeze.numerics.round import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() import breeze.stats._ def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), 0)) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

import breeze.numerics.round import breeze.stats.mean import org.apache.spark.sql.functions.col import org.apache.spark.sql.types.{DoubleType, IntegerType} import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext} import org.apache.log4j.{Level, Logger} import org.apache.spark.sql.DataFrame object Titanic_c { def main(args: Array[String]) = { Logger.getLogger("org").setLevel(Level.ERROR) val conf = new SparkConf().setAppName("Titanic_c").setMaster("local[2]") val sc = new SparkContext(conf) val spark = org.apache.spark.sql.SparkSession.builder .master("local") .appName("Titanic") .getOrCreate; val df = spark.read .format("csv") .option("header", "true") .option("mode", "DROPMALFORMED") .load("datasets/Titanic_s.csv") import spark.implicits._ df.withColumn("Pclass", df("Pclass").cast(IntegerType)) .withColumn("Survived", df("Survived").cast(IntegerType)) .withColumn("Age", df("Age").cast(DoubleType)) .withColumn("SibSp", df("SibSp").cast(IntegerType)) .withColumn("Parch", df("Parch").cast(IntegerType)) .withColumn("Fare", df("Fare").cast(DoubleType)) val df1 = df.drop("PassengerId").drop("Name").drop("Ticket").drop("Cabin") val columns = df1.columns val missing_cnt = columns.map(x => df1.select(col(x)).where(col(x).isNull).count) val result_cnt = sc.parallelize(missing_cnt.zip(columns)).toDF("missing_cnt", "column_name") result_cnt.show() def meanAge(dataFrame: DataFrame): Double = { dataFrame .select("Age") .na.drop() .agg(round(mean("Age"), )) .first() .getDouble(0) } val df2 = df1 .na.fill(Map( "Age" -> meanAge(df1), "Embarked" -> "S")) val survived_count = df2.groupBy("Survived").count() survived_count.show() survived_count.coalesce(1).write.option("header", "true").csv("datasets/survived_count.csv") } }

写出以下代码每一步的算法描述、实现步骤与结果分析:import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score df = pd.read_csv("C:/Users/PC/Desktop/train.csv") df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score} results = {} for key in metrics.keys(): results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)

# 导入相关库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score,roc_auc_score,roc_curve # 读取数据 df = pd.read_csv('C:/Users/E15/Desktop/机器学习作业/第一次作业/第一次作业/三个数据集/Titanic泰坦尼克号.csv') # 数据预处理 df = df.drop(["Name", "Ticket", "Cabin"], axis=1) # 删除无用特征 df = pd.get_dummies(df, columns=["Sex", "Embarked"]) # 将分类特征转换成独热编码 df = df.fillna(df.mean()) # 使用平均值填充缺失值 # 划分数据集 X = df.drop(["Survived"], axis=1) y = df["Survived"] X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 决策树 dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42) dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_dtc = dtc.predict(X_test) # 剪枝决策树 pruned_dtc = DecisionTreeClassifier(random_state=42, ccp_alpha=0.015) pruned_dtc.fit(X_train, y_train) y_pred_pruned_dtc = pruned_dtc.predict(X_test) # 随机森林 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) y_pred_rfc = rfc.predict(X_test) # 计算评价指标 metrics = {"Accuracy": accuracy_score, "Precision": precision_score, "Recall": recall_score, "F1-Score": f1_score, "AUC": roc_auc_score} results = {} for key in metrics.keys(): if key == "AUC": results[key] = {"Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": roc_auc_score(y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": roc_auc_score(y_test, y_pred_rfc)} else: results[key] = {"Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_dtc), "Pruned Decision Tree": metrics[key](y_test, y_pred_pruned_dtc), "Random Forest": metrics[key](y_test, y_pred_rfc)} # 打印评价指标的表格 results_df = pd.DataFrame(results) print(results_df)怎么打印auv图

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import seaborn as sns from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取训练集和测试集数据 train_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\train.csv') test_data = pd.read_csv(r'C:\ADULT\Titanic\test.csv') # 统计训练集和测试集缺失值数目 print(train_data.isnull().sum()) print(test_data.isnull().sum()) # 处理 Age, Fare 和 Embarked 缺失值 most_lists = ['Age', 'Fare', 'Embarked'] for col in most_lists: train_data[col] = train_data[col].fillna(train_data[col].mode()[0]) test_data[col] = test_data[col].fillna(test_data[col].mode()[0]) # 拆分 X, Y 数据并将分类变量 one-hot 编码 y_train_data = train_data['Survived'] features = ['Pclass', 'Age', 'SibSp', 'Parch', 'Fare', 'Sex', 'Embarked'] X_train_data = pd.get_dummies(train_data[features]) X_test_data = pd.get_dummies(test_data[features]) # 合并训练集 Y 和 X 数据,并创建乘客信息分类变量 train_data_selected = pd.concat([y_train_data, X_train_data], axis=1) print(train_data_selected) cate_features = ['Pclass', 'SibSp', 'Parch', 'Sex', 'Embarked', 'Age_category', 'Fare_category'] train_data['Age_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=range(0, 100, 10)).astype(str) train_data['Fare_category'] = pd.cut(train_data.Fare, bins=list(range(-20, 110, 20)) + [800]).astype(str) print(train_data) # 统计各分类变量的分布并作出可视化呈现 plt.figure(figsize=(18, 16)) plt.subplots_adjust(hspace=0.3, wspace=0.3) for i, cate_feature in enumerate(cate_features): plt.subplot(7, 2, 2 * i + 1) sns.histplot(x=cate_feature, data=train_data, stat="density") plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Density') plt.subplot(7, 2, 2 * i + 2) sns.lineplot(x=cate_feature, y='Survived', data=train_data) plt.xlabel(cate_feature) plt.ylabel('Survived') plt.show() # 绘制点状的相关系数热图 plt.figure(figsize=(12, 8)) sns.heatmap(train_data_selected.corr(), vmin=-1, vmax=1, annot=True) plt.show() sourceRow = 891 output = pd.DataFrame({'PassengerId': test_data.PassengerId, 'Survived': predictions}) output.head() # 保存结果 output.to_csv('gender_submission.csv', index=False) print(output) train_X, test_X, train_y, test_y = train_test_split(X_train_data, y_train_data, train_size=0.8, random_state=42) print("随机森林分类结果") y_pred_train1 = train_data.predict(train_X) y_pred_test1 = train_data.predict(test_X) accuracy_train1 = accuracy_score(train_y, y_pred_train1) accuracy_test1 = accuracy_score(test_y, y_pred_test1) print("训练集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1) print("测试集——随机森林分类器准确率为:", accuracy_train1)

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资源摘要信息:"Dash-Website" 1. Python编程语言 Python是一种广泛使用的高级编程语言,以其简洁明了的语法和强大的功能而受到开发者的青睐。Python支持多种编程范式,包括面向对象、命令式、函数式和过程式编程。它的设计哲学强调代码的可读性和简洁的语法(尤其是使用空格缩进来区分代码块,而不是使用大括号或关键字)。Python解释器和广泛的库支持使其可以广泛应用于Web开发、数据分析、人工智能、科学计算以及更多领域。 2. Dash框架 Dash是一个开源的Python框架,用于构建交互式的Web应用程序。Dash是专门为数据分析和数据科学团队设计的,它允许用户无需编写JavaScript、HTML和CSS就能创建功能丰富的Web应用。Dash应用由纯Python编写,这意味着数据科学家和分析师可以使用他们的数据分析技能,直接在Web环境中创建数据仪表板和交互式可视化。 3. Dash-Website 在给定的文件信息中,"Dash-Website" 可能指的是一个使用Dash框架创建的网站。Dash网站可能是一个用于展示数据、分析结果或者其他类型信息的Web平台。这个网站可能会使用Dash提供的组件,比如图表、滑块、输入框等,来实现复杂的用户交互。 4. Dash-Website-master 文件名称中的"Dash-Website-master"暗示这是一个版本控制仓库的主分支。在版本控制系统中,如Git,"master"分支通常是项目的默认分支,包含了最稳定的代码。这表明提供的压缩包子文件中包含了构建和维护Dash-Website所需的所有源代码文件、资源文件、配置文件和依赖声明文件。 5. GitHub和版本控制 虽然文件信息中没有明确指出,但通常在描述一个项目(例如网站)时,所提及的"压缩包子文件"很可能是源代码的压缩包,而且可能是从版本控制系统(如GitHub)中获取的。GitHub是一个基于Git的在线代码托管平台,它允许开发者存储和管理代码,并跟踪代码的变更历史。在GitHub上,一个项目被称为“仓库”(repository),开发者可以创建分支(branch)来独立开发新功能或进行实验,而"master"分支通常用作项目的主分支。 6. Dash的交互组件 Dash框架提供了一系列的交互式组件,允许用户通过Web界面与数据进行交互。这些组件包括但不限于: - 输入组件,如文本框、滑块、下拉菜单和复选框。 - 图形组件,用于展示数据的图表和可视化。 - 输出组件,如文本显示、下载链接和图像显示。 - 布局组件,如行和列布局,以及HTML组件,如按钮和标签。 7. Dash的部署 创建完Dash应用后,需要将其部署到服务器上以供公众访问。Dash支持多种部署方式,包括通过Heroku、AWS、Google Cloud Platform和其他云服务。部署过程涉及到设置Web服务器、配置数据库(如果需要)以及确保应用运行环境稳定。Dash文档提供了详细的部署指南,帮助开发者将他们的应用上线。 8. 项目维护和贡献 项目如Dash-Website通常需要持续的维护和更新。开发者可能需要添加新功能、修复bug和优化性能。此外,开源项目也鼓励社区成员为其贡献代码或文档。GitHub平台为项目维护者和贡献者提供了一套工具,如Pull Requests、Issues、Wiki和讨论区,以便更高效地协作和沟通。 总结而言,从给定的文件信息来看,“Dash-Website”很可能是一个利用Python语言和Dash框架构建的交互式数据可视化网站,其源代码可能托管在GitHub上,并且有一个名为“Dash-Website-master”的主分支。该网站可能具有丰富的交互组件,支持数据展示和用户互动,并且可以通过各种方式部署到Web服务器上。此外,作为一个开源项目,它可能还涉及到社区维护和协作开发的过程。
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关系数据表示学习

关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本:卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学,2017年。英语。NNT:2017PA066480。电话:01803188HAL ID:电话:01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期:2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆,用于存放和传播科学研究论文,无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构,也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院(巴黎)巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者:Ludovic DOS SAntos主管:Patrick GALLINARI联合主管:本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员:先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩