diamonds = diamonds.drop(['id', 'depth', 'table', 'x', 'y', 'z'], axis=1) cut_dict = {'Fair': 1, 'Good': 2, 'Very Good': 3, 'Premium': 4, 'Ideal': 5} color_dict = {'J': 1, 'I': 2, 'H': 3, 'G': 4, 'F': 5, 'E': 6, 'D': 7} clarity_dict = {'I1': 1, 'SI2': 2, 'SI1': 3, 'VS2': 4, 'VS1': 5, 'VVS2': 6, 'VVS1': 7, 'IF': 8} diamonds['cut'] = diamonds['cut'].replace(cut_dict) diamonds['color'] = diamonds['color'].replace(color_dict) diamonds['clarity'] = diamonds['clarity'].replace(clarity_dict)这一部分出现错误TypeError: drop() got an unexpected keyword argument 'axis'
时间: 2023-09-04 11:12:08 浏览: 33
这个错误是因为在您的代码中使用了不支持 "axis" 参数的版本的 drop() 函数。请检查您使用的 pandas 版本,如果是较旧的版本,则可能不支持 "axis" 参数。您可以尝试使用以下代码来删除指定的列:
```
diamonds = diamonds.drop(['id', 'depth', 'table', 'x', 'y', 'z'], 1)
```
或者,您可以使用以下代码来删除指定的列:
```
diamonds.drop(['id', 'depth', 'table', 'x', 'y', 'z'], axis=1, inplace=True)
```
在这里,我们使用参数 "1" 来指定要删除的列是列索引,而不是轴的编号。如果您仍然遇到问题,请检查您的 pandas 版本并尝试更新它。
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diamonds = diamonds.drop('id', 'depth', 'table', 'x', 'y', 'z')cut_dict = {'Fair': 1, 'Good': 2, 'Very Good': 3, 'Premium': 4, 'Ideal': 5}color_dict = {'J': 1, 'I': 2, 'H': 3, 'G': 4, 'F': 5, 'E': 6, 'D': 7}clarity_dict = {'I1': 1, 'SI2': 2, 'SI1': 3, 'VS2': 4, 'VS1': 5, 'VVS2': 6, 'VVS1': 7, 'IF': 8}diamonds = diamonds.replace(cut_dict, subset='cut')diamonds = diamonds.replace(color_dict, subset='color')diamonds = diamonds.replace(clarity_dict, subset='clarity')这一部分出现错误不支持混合数据类型
这段代码的问题在于在使用`.replace()`函数时,传入了`subset`参数,但是该参数不适用于DataFrame的`.replace()`函数。正确的方式是使用字典的替换方法。例如,将该代码改写为如下形式:
```
diamonds = diamonds.drop(['id', 'depth', 'table', 'x', 'y', 'z'], axis=1)
cut_dict = {'Fair': 1, 'Good': 2, 'Very Good': 3, 'Premium': 4, 'Ideal': 5}
color_dict = {'J': 1, 'I': 2, 'H': 3, 'G': 4, 'F': 5, 'E': 6, 'D': 7}
clarity_dict = {'I1': 1, 'SI2': 2, 'SI1': 3, 'VS2': 4, 'VS1': 5, 'VVS2': 6, 'VVS1': 7, 'IF': 8}
diamonds['cut'] = diamonds['cut'].replace(cut_dict)
diamonds['color'] = diamonds['color'].replace(color_dict)
diamonds['clarity'] = diamonds['clarity'].replace(clarity_dict)
```
这样就能够正确地替换`cut`、`color`、`clarity`这三列的值了。
x=diamonds[diamonds['carat']<3]['carat']
这行代码是从数据集 `diamonds` 中选取了所有克拉数小于 3 的钻石,并将它们的克拉数赋值给变量 `x`。这个操作利用了 Pandas 库提供的数据筛选和选取功能,`diamonds['carat']<3` 表示选取所有克拉数小于 3 的钻石,然后用方括号将这个条件放在数据集上进行筛选,最后选择 `carat` 列并将结果赋值给 `x` 变量。