import scorecardpy as sc import pandas as pd import numpy as np # 读取数据文件 df= pd.read_csv('D:\二次营销响应模型样本数据20230605.csv') def Calculate_IV(df,goal): ''' :param df: 要进行计算iv值的数据集 :param goal: 目标变量，取值0和1 :return:所有变量的woe、iv值详情信息 ''' features = list(df.columns) features.remove(goal) #把目标变量去掉，不参与变量的woe和iv计算 good,bad = df[goal].value_counts() #好坏标签，0代表好，1代表坏 Tab = pd.DataFrame() #接收每个变量的计算结果 for feature in features: dataset = df[[feature,goal]] table = pd.pivot_table(dataset,index=[feature],columns=[goal],aggfunc=np.alen, margins=True).fillna(0) table = pd.DataFrame(table) #每个特征分箱的好坏客户分组计数 table['bad%'] = table[1]/table['All'] #坏客户（标签为1）的占比 table['woe'] = np.log((table[0]*bad)/(table[1]good)) #计算woe table['miv'] = table['woe'](table[0]/good - table[1]/bad) #计算miv table['IV'] = table['miv'].sum() #计算IV table.insert(0,column='bining', value=table.index) table.insert(0,column='variable', value=feature) Tab = pd.concat([Tab,table]) Tab = Tab.round(decimals=4) return Tab Tab.to_excel('result.xlsx', index=False)。怎么打开这个excel，展示结果呢

这个代码会将计算结果保存在 result.xlsx 文件中，你可以按照以下步骤打开并查看这个文件中的计算结果：

1. 找到你存放 result.xlsx 文件的文件夹或路径。

2. 双击 result.xlsx 文件，或者右键点击文件，选择“打开”选项。

3. 如果你的电脑上已经安装了 Microsoft Excel 或其他软件用于打开 .xlsx 文件，打开文件后你就可以查看和编辑文件中的内容了。

4. 如果你的电脑系统默认的程序不是 Excel，你需要选择用 Excel 打开文件。可以右键点击文件，选择“打开方式”，然后选择 Excel 或其他你想使用的程序。

5. 打开文件后，你会看到每个特征的分箱、woe、IV 等计算结果，按照 feature 和 bining 排列。你可以根据需要对这些结果进行进一步的分析和应用。

注意：如果你在运行 Python 代码时没有指定文件的具体路径，或者文件不在当前 Python 工作目录下，你需要在代码中指定文件的完整路径，比如：Tab.to_excel('D:/result.xlsx', index=False)。这样才能确保文件被正确保存在指定路径下，以便你打开文件。

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import scorecardpy as sc import pandas as pd import numpy as np # 读取数据文件 df= pd.read_csv('D:\二次营销响应模型样本数据20230605.csv') def Calculate_IV(df,goal): ''' :param df: 要进行计算iv值的数据集 :param goal: 目标变量，取值0和1 :return:所有变量的woe、iv值详情信息 ''' features = list(df.columns) features.remove(goal) #把目标变量去掉，不参与变量的woe和iv计算 good,bad = df[goal].value_counts() #好坏标签，0代表好，1代表坏 Tab = pd.DataFrame() #接收每个变量的计算结果 for feature in features: dataset = df[[feature,goal]] table = pd.pivot_table(dataset,index=[feature],columns=[goal],aggfunc=np.alen, margins=True).fillna(0) table = pd.DataFrame(table) #每个特征分箱的好坏客户分组计数 table['bad%'] = table[1]/table['All'] #坏客户（标签为1）的占比 table['woe'] = np.log((table[0]*bad)/(table[1]*good)) #计算woe table['miv'] = table['woe']*(table[0]/good - table[1]/bad) #计算miv table['IV'] = table['miv'].sum() #计算IV table.insert(0,column='bining', value=table.index) table.insert(0,column='variable', value=feature) Tab = pd.concat([Tab,table]) Tab = Tab.round(decimals=4) return Tab

这段代码的功能是计算数据集中每个变量的信息值（IV）。其中，函数 Calculate_IV 接收两个参数，一个是数据集 df，另一个是目标变量 goal，函数返回一个包含所有变量的woe、iv值详情信息的 Pandas DataFrame 对象 Tab。

在函数 Calculate_IV 中，首先获取变量名称列表 features，并将目标变量 goal 从中删除，然后统计好坏标签的数量，即 good 和 bad。接着，对于每个特征 feature，获取包含该特征和目标变量的子集，然后对子集进行透视，计算每个特征分箱的好坏客户分组计数，得到一个表格 table。

接下来，表格 table 中新增一列 bad%，表示坏客户（标签为1）的占比。然后，计算每个分箱的 woe 值、miv 值和 IV 值，并将这些值添加到表格 table 中。最后，将表格 table 中的变量名称和分箱名称作为新列插入表格 table 的最前面，然后将表格 table 连接到最终结果表格 Tab 中。最后，返回结果表格 Tab。

最后，对于读取数据文件，需要检查文件路径是否正确，并且需要确保数据集中存在目标变量列。

Python,有经纬数据latitude.csv和longitude.csv，X轴为经度Y为纬度，绘制csv数据中所有的点

在Python中，你可以使用matplotlib库来绘制CSV文件中的经纬度数据。首先，你需要读取这两个CSV文件并提取经度（longitude）和纬度（latitude）的数据。下面是一个简单的步骤说明：

1. 安装所需的库（如果你还没有安装的话）：

pip install pandas matplotlib

2. 使用pandas加载数据：

import pandas as pd

# 加载经度和纬度数据
lon_df = pd.read_csv('longitude.csv')
lat_df = pd.read_csv('latitude.csv')

# 确保两个数据框的列名一致
assert lon_df.columns[0] == lat_df.columns[0], "Column names should be the same"
lat_column = lon_df.columns[0]

3. 创建一个网格，用于绘图：

import numpy as np
from matplotlib.pyplot import figure, scatter

fig = figure()
ax = fig.add_subplot(projection='3d')

# 将经度和纬度转换为合适的数据范围
xlim = (lon_df[lat_column].min(), lon_df[lat_column].max())
ylim = (lat_df[lat_column].min(), lat_df[lat_column].max())

# 创建网格，x,y为经度和纬度值
x, y = np.meshgrid(np.linspace(xlim[0], xlim[1], 100), np.linspace(ylim[0], ylim[1], 100))

4. 绘制散点图：

z = np.zeros_like(x)  # 初始化Z轴数据（这里可以为空，如果需要其他信息可以根据实际数据填充）
sc = ax.scatter(x.flatten(), y.flatten(), z.flatten(), c=lon_df[lat_column].values, cmap='viridis')  # 根据经纬度颜色编码

# 添加标题、坐标轴标签等
ax.set_xlabel('经度')
ax.set_ylabel('纬度')
ax.set_title('经度与纬度点的分布')
cbar = fig.colorbar(sc)
cbar.set_label('经度值')

plt.show()

这将创建一个3D散点图，其中每个点的位置由经度和纬度坐标确定，并且颜色对应于经度值。