FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. features = (features - features.mean()) / features.std()

时间: 2024-04-02 21:33:54 浏览: 167
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tenon:页面可视化搭建工具。A visual dragging-and-dropping page builder base on Vue. what you see is what you get

这个警告是因为在对 DataFrame 进行聚合计算时，由于 numeric_only 参数默认为 None，会将所有列都进行计算，但有些列可能是无关的列，警告提示你在未来的版本中这种做法会引发 TypeError，建议在进行计算前选择有效的列。解决办法是在进行计算之前，先对 DataFrame 进行筛选，只选择需要计算的列。例如：features = (features['valid_col'] - features['valid_col'].mean()) / features['valid_col'].std()。
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2D滴入式软体 自学项目我一直对计算机模拟物理世界充满热情。 最近，我试图在二维中模拟与刚体碰撞时的软体变形。 该程序仍未完成，但是现在我将其留在这里，过一会儿我将返回它。

FutureWarning: Dropping of nuisance columns in DataFrame reductions (with 'numeric_only=None') is deprecated; in a future version this will raise TypeError. Select only valid columns before calling the reduction. inputs = inputs.fillna(inputs.mean())

这是一个警告信息，意思是在DataFrame的缩减操作中，如果不指定numeric_only参数，将来会出现TypeError错误。建议在进行缩减操作之前，先选择有效的列。在本段代码中，inputs.fillna(inputs.mean())的作用是用列的...

FutureWarning: Dropping invalid columns in DataFrameGroupBy.mean is deprecated. In a future version, a TypeError will be raised. Before calling .mean, select only columns which should be valid for the function.

data = pd.DataFrame({'group':['A', 'B', 'C', 'A', 'B', 'C'], 'value':[1, 2, 3, 4, 5, 6], 'other_column':[7, 8, 9, 10, 11, 12]}) # 按照group列进行分组，并求每组的平均值 grouped_data = data.groupby('...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

1. Instead of using a list comprehension to find columns with 'Unnamed' in their names, you can use the filter() function along with a lambda function to achieve the same result in a more concise ...

# 导入数据集 data = pd.read_csv("pima.csv") # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

这段代码是用来对一个名为 "pima.csv" 的数据集进行数据预处理的，其中包含了以下步骤： 1. 载入数据集并确定目标变量和特征变量； 2. 将特征变量分为二分类特征、多分类特征和数值型特征三类；...

将这些代码转换为伪代码 # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left") # 输出预处理后的数据集 print(data.head())

scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # 合并特征 df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")...

将这段代码变为伪代码形式target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] #Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() #Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] #Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols :median_target('BMI') data.loc[(data['Outcome'] == 0 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 30.1 data.loc[(data['Outcome'] == 1 ) & (data['BMI'].isnull()), 'BMI'] = 34.3 data[i] = le.fit_transform(data[i]) #Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data = data,columns = multi_cols ) #Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled,columns=num_cols) #dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns = num_cols,axis = 1) data = data.merge(scaled,left_index=True,right_index=True,how = "left")

设置目标列为"Outcome" 将唯一值少于12个的列作为分类变量列，并存储在cat_cols列表中 从数据集中选择数值列，不包括分类变量和目标列，存储在num_cols列表中 将只有两个唯一值的列存储在bin_cols列表中 ...

将下列代码变为伪代码def median_target（var）： temp = data[data[var].notnull（）] temp = temp[[var， 'Outcome']].groupby（['Outcome']）[[var]].median（）.reset_index（） return temp data.loc[（data['Outcome'] == 0 ） & （data['Insulin'].isnull（））， 'Insulin'] = 102.5 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['Insulin'].isnull（））， 'Insulin'] = 169.5 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['Glucose'].isnull（））， 'Glucose'] = 107 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['Glucose'].isnull（））， 'Glucose'] = 1 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['SkinThickness'].isnull（））， 'SkinThickness'] = 27 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['SkinThickness'].isnull（））， 'SkinThickness'] = 32 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['BloodPressure'].isnull（））， 'BloodPressure'] = 70 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['BloodPressure'].isnull（））， 'BloodPressure'] = 74.5 data.loc[（data['Result'] == 0 ） & （data['BMI'].isnull（））， 'BMI'] = 30.1 data.loc[（data['Result'] == 1 ） & （data['BMI'].isnull（））， 'BMI'] = 34.3 target_col = [“Outcome”] cat_cols = data.nunique（）[data.nunique（） < 12].keys（）.tolist（） cat_cols = [x for x in cat_cols ] #numerical列 num_cols = [x for x in data.columns if x 不在 cat_cols + target_col] #Binary列有 2 个值 bin_cols = data.nunique（）[data.nunique（） == 2].keys（）.tolist（） #Columns 2 个以上的值 multi_cols = [i 表示 i in cat_cols if i in bin_cols] #Label编码二进制列 le = LabelEncoder（） for i in bin_cols ： data[i] = le.fit_transform（data[i]） #Duplicating列用于多值列 data = pd.get_dummies（data = data，columns = multi_cols ） #Scaling 数字列 std = StandardScaler（） 缩放 = std.fit_transform（数据[num_cols]） 缩放 = pd。数据帧（缩放，列=num_cols） #dropping原始值合并数字列的缩放值 df_data_og = 数据.copy（） 数据 = 数据.drop（列 = num_cols，轴 = 1） 数据 = 数据.合并（缩放，left_index=真，right_index=真，如何 = “左”） # 定义 X 和 Y X = 数据.drop（'结果'， 轴=1） y = 数据['结果'] X_train， X_test， y_train， y_test = train_test_split（X， y， train_size=0.8， shuffle=True， random_state=1） y_train = to_categorical（y_train） y_test = to_categorical（y_test）

num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col]; bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist(); multi_cols = [i for i in cat_cols if i in bin_cols]; le = ...

翻译一下 shuffle_data = merge_data.sample(frac=1.0) shuffle_data = shuffle_data.reset_index(drop=True)

"shuffle_data = merge_data.sample(frac=1.0)" means that the code randomly samples (or shuffles) the data in "merge_data" with a fraction of 1.0, which means all the data will be included in the ...

df_1=pd.read_csv('REITs_2013-2019.csv',header=10,index_col=0) df_1[1].drop()

There is a syntax error in the given code. The correct code should be: df_1 = pd.read_csv('REITs_2013-2019.csv', header=10, index_col=0) df_1 = df_1.drop(1, axis=0) This code reads a CSV ...

WARNING: [Labtools 27-3361] The debug hub core was not detected. Resolution: 1. Make sure the clock connected to the debug hub (dbg_hub) core is a free running clock and is active. 2. Make sure the BSCAN_SWITCH_USER_MASK device property in Vivado Hardware Manager reflects the user scan chain setting in the design and refresh the device. To determine the user scan chain setting in the design, open the implemented design and use 'get_property C_USER_SCAN_CHAIN [get_debug_cores dbg_hub]'. For more details on setting the scan chain property, consult the Vivado Debug and Programming User Guide (UG908). WARNING: [Labtools 27-3403] Dropping logic core with cellname:'u_ila_0' from probes file, since it cannot be found on the programmed device.

这是一条警告信息，可能意味着在调试过程中出现了一些问题。提示信息建议检查调试核心连接的时钟是否处于活动状态，并确保 Vivado Hardware Manager 中的 BSCAN_SWITCH_USER_MASK 设备属性反映了设计中的用户扫描链...

CMake Warning at CMakeLists.txt:85 (target_link_libraries): Target "app_yolov8" requests linking to directory "/usr/local/lib/". Targets may link only to libraries. CMake is dropping the item.

这个警告意味着在 CMakeLists.txt 中的第 85 行，您正在尝试将目标文件 app_yolov8 链接到 /usr/local/lib/ 目录，而不是链接到实际的库文件。 通常，target_link_libraries 命令应该用于将目标文件链接到...

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![PROTEUS符号定制指南：个性化元件创建与修改的全面攻略](https://circuits-diy.com/wp-content/uploads/2020/05/74LS00-pinout.png) 参考资源链接：[Proteus电子元件符号大全：从二极管到场效应管](https://wenku.csdn.net/doc/1fahxsg8um?spm=1055.2635.3001.10343) # 1. PROTEUS符号定制基础知识 PROTEUS符号定制是电子工程设计中不可或缺的一环，它允许设计者创建和修改电路元件符号，以符合特定的设计需求。本章将为你提供关于PROTEUS符号