将第一行设为列名之后,划分训练集还会度进去吗
时间: 2024-03-28 21:39:03 浏览: 14
在将第一行设为列名之后,划分训练集时不需要再将第一行列名去掉,因为 Pandas DataFrame 对象在进行数据切分时是基于行索引进行的,而不是基于列名。因此,即使第一行是列名,也不会对数据切分产生影响。不过,如果您希望在划分训练集之前对列名进行一些处理,例如删除空格或重命名某些列,可以使用 Pandas 中的字符串处理函数或 `rename` 函数进行处理。
相关问题
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from sklearn.metrics import mean_squared_error # 读取csv文件 data = pd.read_csv("77.csv", header=None) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(data) * 0.7) train_data, test_data = data[:train_size], data[train_size:] # 将时间编号设置为索引 train_data.set_index(0, inplace=True) test_data.set_index(0, inplace=True) # 删除原来的索引列 train_data.index.name = None test_data.index.name = None # 转换为时间序列 train_ts = train_data[1] test_ts = test_data[1] # 训练ARIMA模型 model = ARIMA(train_ts, order=(1, 1, 1)) model_fit = model.fit() # 预测测试集数据 predictions = model_fit.forecast(steps=len(test_ts))[0] # 计算rmse rmse = np.sqrt(mean_squared_error(test_ts, predictions)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse) # 绘制图像 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.plot(train_ts, label='Train') plt.plot(test_ts, label='Test') plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions') plt.xlabel('Time(h)') plt.ylabel('kwh') plt.title('ARIMA Model Predictions') plt.legend() plt.show()以上代码报错如下,请解释并给出修改后的代码KeyError: 0
这个 KeyError 报错是因为你在设置索引的时候使用了一个不存在的列名 0 ,因此需要修改代码中的索引设置。可以将以下两行代码:
```python
train_data.set_index(0, inplace=True)
test_data.set_index(0, inplace=True)
```
修改为:
```python
train_data.set_index(train_data.columns[0], inplace=True)
test_data.set_index(test_data.columns[0], inplace=True)
```
这样就会将索引设置为第一列的列名,而不是使用数字索引。这个问题解决后,还需要将最后一行的图像绘制代码修改一下,因为预测结果的时间索引与测试集数据的时间索引是相同的,所以需要将以下代码:
```python
plt.plot(test_ts.index, predictions, label='Predictions')
```
修改为:
```python
plt.plot(test_data.index, predictions, label='Predictions')
```
这样就可以正确绘制出预测结果的图像了。
逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)
这段代码主要是对数据进行预处理和分割,具体解释如下:
1. `column = list(average.columns)`:将 `average` 数据的列名转换成列表形式,并赋值给 `column`。
2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据,赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。
3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据,赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间,`EVENTdeath` 表示是否死亡。
4. `for i in range(1, 101):`:循环 100 次,每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。
5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`:使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集,其中测试集占 30%,`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的,以保证实验结果可重复。
6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`:将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。
7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`:实例化 `StandardScaler` 类,即进行 Z-score 标准化的对象。
8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`:对训练集进行 Z-score 标准化处理。
9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`:将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。
10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`:将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。
11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`:对测试集进行 Z-score 标准化处理。
12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`:将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。
13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`:将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并,形成新的训练集 `train`。