def deal_mk(x): if pd.isna(x):# nan y =float(x) elif ":" in x:# 满减券 y = int(x.split(":")[0])# 分母 else:# 打折券 y = np.nan return y data_off['Discount_rate_mk'] = data_off['Discount_rate'].apply(deal_mk,1) off_test['Discount_rate_mk'] = off_test['Discount_rate'].apply(deal_mk,1) 解释

这段代码是一个函数`deal_mk`，它的作用是处理优惠券的折扣信息。函数接受一个参数`x`，如果`x`是缺失值（NaN），则将其转换为浮点数类型；如果`x`中包含冒号（:），则说明这是一个满减券，将其按冒号分割后取分母并转换为整数类型；如果`x`不是缺失值且不是满减券，则说明它是一个打折券，将其转换为缺失值（NaN）类型。

在这段代码中，函数`apply`方法被用于将`deal_mk`函数应用于`data_off['Discount_rate']`和`off_test['Discount_rate']`这两列数据中的每一个元素。函数`apply`的第二个参数`1`指定了函数应用的方向（按行）。最终，`data_off['Discount_rate_mk']`和`off_test['Discount_rate_mk']`这两列数据会被更新为处理后的优惠券折扣信息。

相关问题

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'a': [10, 20, np.nan, 30, 20, 40], 'b': [50, 60, 70, np.nan, 80, np.nan], 'c': [90, np.nan, 110, 120, 130, 140]}) # 计算相似度矩阵 similarity_matrix = cosine_similarity(df.T.notnull().astype(int)) # 遍历DataFrame中每个缺失值并进行填充 for col in df: for i, value in enumerate(df[col]): if pd.isna(value): # 找到在同一列上与当前值最相似的行 similarity_scores = similarity_matrix[i] closest_match_index = np.nanargmax(similarity_scores) closest_match_value = df.iloc[closest_match_index][col] df.at[i, col] = closest_match_value print(df)

这段代码是用于填充DataFrame中的缺失值。具体来说，它首先计算每一列的相似度矩阵，然后遍历每一个缺失值，找到在同一列上与当前值最相似的行，将其填充到缺失值处。

具体实现的步骤如下：
1. 创建一个DataFrame，其中包含一些缺失值。
2. 计算DataFrame每一列的相似度矩阵。
3. 遍历DataFrame中每个缺失值并进行填充。
4. 输出填充后的DataFrame。

需要注意的是，这段代码使用了numpy、pandas和sklearn库，其中cosine_similarity函数用于计算相似度矩阵。

X_missing=financial_data.drop(columns='fraud') missing=X_missing.isna().mean() missing_df= pd.DataFrame({'missing_key':missing.keys(),'missing_value':np.round(missing.values,4)}) plt.figure(figsize=(20,10)) sns.barplot(data=missing_df,x='missing_key',y='missing_value') plt.xticks(rotation=90)

这段代码的作用是对数据集进行缺失值分析，具体步骤如下：

1. 首先，将数据集中的 "fraud" 列删除，并将其赋值给变量 `X_missing`。

2. 接着，使用 `isna()` 函数检查数据集中的缺失值情况，并使用 `mean()` 函数计算每个特征缺失值的平均比例。将结果赋值给变量 `missing`。

3. 使用 `pd.DataFrame()` 函数创建一个 DataFrame 格式的数据，将 `missing` 中的关键字（即特征名）和对应的缺失值比例合并到一起，并将结果赋值给变量 `missing_df`。

4. 使用 `plt.figure()` 函数创建一个画布，并设置画布的大小为 (20,10)。

5. 使用 `sns.barplot()` 函数绘制一个条形图，其中横坐标为 `missing_df` 中的关键字（即特征名），纵坐标为 `missing_df` 中对应的缺失值比例，条形的颜色为默认颜色。

6. 使用 `plt.xticks()` 函数将横坐标标签旋转 90 度，以便更好地展示特征名。

7. 最后，根据需要使用 `plt.show()` 函数展示画布。