给我解释一下这些代码,并对用到的知识进行介绍 import pandas as pd df = pd.read_csv(r'C:\\Users\\xundu\\PycharmProjects\\毕业设计\0.数据源\\ershoufang-clean-utf8-v1.1.csv') # df.drop(columns=['id','小区名称','','','']) df # In[2]: drop_features = ['id','小区名称','单价(元/平米)'] base_features = ['房屋户型','所在楼层','房屋朝向','梯户比例','挂牌时间','上次交易'] category_features = ['所在区域','户型结构','建筑类型','建筑结构','装修情况', '配备电梯','产权年限','交易权属','房屋用途','房屋年限', '产权所属','抵押信息','房本备件'] continuous_features = ['总价(万元)','建筑面积(㎡)','套内面积(㎡)'] missing_features = {'mode':['建筑面积(㎡)','套内面积(㎡)',], 'medium':[], '0':['上次交易'], 'encode':['户型结构','建筑类型','配备电梯','产权年限', '房屋用途','房屋年限','产权所属','抵押信息', '房本备件']}
时间: 2023-08-06 15:05:47 浏览: 51
这段代码主要是使用了 Pandas 库对一个 csv 文件进行读取和处理。下面对代码进行解释:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv(r'C:\\Users\\xundu\\PycharmProjects\\毕业设计\0.数据源\\ershoufang-clean-utf8-v1.1.csv')
```
第一行是导入 Pandas 库,第二行使用 `read_csv()` 函数读取一个 csv 文件,并将其存储在一个 DataFrame 对象中。
```
drop_features = ['id','小区名称','单价(元/平米)']
base_features = ['房屋户型','所在楼层','房屋朝向','梯户比例','挂牌时间','上次交易']
category_features = ['所在区域','户型结构','建筑类型','建筑结构','装修情况',
'配备电梯','产权年限','交易权属','房屋用途','房屋年限',
'产权所属','抵押信息','房本备件']
continuous_features = ['总价(万元)','建筑面积(㎡)','套内面积(㎡)']
```
这一部分定义了四个列表,分别是需要删除的特征、基本特征、分类特征和连续特征。其中删除的特征不会在后续的分析中使用,而基本特征、分类特征和连续特征则会被用来进行数据分析和建模。
```
missing_features = {'mode':['建筑面积(㎡)','套内面积(㎡)',],
'medium':[],
'0':['上次交易'],
'encode':['户型结构','建筑类型','配备电梯','产权年限',
'房屋用途','房屋年限','产权所属','抵押信息',
'房本备件']}
```
最后一部分定义了一个字典,其中包含了一些特征的缺失值处理方法。例如,对于建筑面积和套内面积这两个特征,采用众数填充缺失值;对于上次交易这个特征,采用 0 填充缺失值;对于其他特征,采用独热编码进行处理。
总的来说,这段代码主要使用了 Pandas 库对数据进行读取和处理,同时也用到了一些数据预处理的知识,例如特征选择、缺失值处理等。
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