pandas的get_level_values函数

pandas的get_level_values函数是用于获取MultiIndex中指定level的所有值的函数。其语法为：

df.index.get_level_values(level)

其中，df为MultiIndex类型的DataFrame或Series，level为指定的level序号或name。该函数会返回一个包含该level所有值的一维数组。如果level不存在，则会抛出KeyError异常。

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Traceback (most recent call last): File "e:/Python/test/main.py", line 29, in <module> merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['x', 'y']) File "D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 86, in merge validate=validate, File "D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 627, in __init__ ) = self._get_merge_keys() File "D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\reshape\merge.py", line 983, in _get_merge_keys right_keys.append(right._get_label_or_level_values(rk)) File "D:\software\Anaconda3\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1692, in _get_label_or_level_values raise KeyError(key)是什么意思

这个错误信息是在使用 Pandas 的 `merge` 函数时发生的。它表示在合并两个 DataFrame 时，找不到指定的列名或列名不一致。具体来说，你使用的是 `on=['x', 'y']` 来指定要合并的列名，但是 Pandas 找不到 `df1` 或 `df2` 中的 `x` 或 `y` 列名，因此报错了。

你可以检查一下 `df1` 和 `df2` 中的列名是否正确，或者尝试使用 `left_on` 和 `right_on` 参数来指定要合并的列的名称，如下所示：

merged_df = pd.merge(df1, df2, left_on=['x1', 'y1'], right_on=['x2', 'y2'])

其中，`x1` 和 `y1` 是 `df1` 中的列名，`x2` 和 `y2` 是 `df2` 中的列名。这样就能确保正确地合并两个 DataFrame 了。

X=pd.concat([card['Contacts_Count_12_mon'],card['Months_Inactive_12_mon'],card['Total_Amt_Chng_Q4_Q1'],card['Total_Relationship_Count'],card['Total_Trans_Amt'],card['Avg_Utilization_Ratio'],card['Total_Revolving_Bal'],card['Total_Trans_Ct'],card['Gender'],Education_Level_onehot,Income_Category_onehot,Marital_Status_onehot],axis=1) y=card['Attrition_Flag'] from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier #X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0) clf = DecisionTreeClassifier() clf.fit(X, y) y_pred = clf.predict(X) #plt.scatter(y, y_pred) #plt.xlabel('True Values') #plt.ylabel('Predictions') #plt.show() plt.scatter(y, y_pred, color='red', label='Predicted Values') plt.scatter(y, clf.predict(y), color='blue', label='True Values') plt.xlabel('X') plt.ylabel('Y') plt.title('Decision Tree Regression') plt.legend() plt.show() plt.show()报错Expected 2D array, got 1D array instead: array=[0. 0. 0. ... 1. 1. 1.]. Reshape your data either using array.reshape(-1, 1) if your data has a single feature or array.reshape(1, -1) if it contains a single sample.

这个报错是因为在使用scatter函数绘制散点图时，y和y_pred都是一维数组，而scatter函数要求输入的数据是二维数组。可以使用reshape函数将y和y_pred转化为二维数组，例如：

y = y.values.reshape(-1, 1)
y_pred = y_pred.reshape(-1, 1)

这样可以将y和y_pred都转化为二维数组，使其符合scatter函数的要求。修改后的代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

# 读取数据
card = pd.read_csv('creditcard.csv')

# 特征选择和预处理
Education_Level_onehot = pd.get_dummies(card['Education_Level'], prefix='Education_Level')
Income_Category_onehot = pd.get_dummies(card['Income_Category'], prefix='Income_Category')
Marital_Status_onehot = pd.get_dummies(card['Marital_Status'], prefix='Marital_Status')

# 构造特征矩阵和标签向量
X = pd.concat([card['Contacts_Count_12_mon'],card['Months_Inactive_12_mon'],card['Total_Amt_Chng_Q4_Q1'],card['Total_Relationship_Count'],card['Total_Trans_Amt'],card['Avg_Utilization_Ratio'],card['Total_Revolving_Bal'],card['Total_Trans_Ct'],card['Gender'],Education_Level_onehot,Income_Category_onehot,Marital_Status_onehot],axis=1)
y = card['Attrition_Flag']

# 创建决策树模型
clf = DecisionTreeClassifier()
clf.fit(X, y)
y_pred = clf.predict(X)

# 将y和y_pred转化为二维数组
y = y.values.reshape(-1, 1)
y_pred = y_pred.reshape(-1, 1)

# 绘制散点图
plt.scatter(y, y_pred, color='red', label='Predicted Values')
plt.scatter(y, clf.predict(X), color='blue', label='True Values')
plt.xlabel('True Values')
plt.ylabel('Predictions')
plt.title('Decision Tree Classification')
plt.legend()
plt.show()

注意到在这个示例中，我们使用的是分类问题，因此修改了代码中的一些细节。