train_df = pd.read_csv('./data/train.csv', index_col = 0) test_df = pd.read_csv('./data/test.csv', index_col = 0) print("Number of rows: ", train_df.shape[0]) print("Number of columns: ", train_df.shape[1]) display(train_df) train_df.info() print("Number of rows: ", test_df.shape[0]) print("Number of columns: ", test_df.shape[1]) display(test_df) test_df.info() train_df.describe() # Check for NaN values and the number of unique values print("Are there any NaN values: ", train_df.isnull().values.any()) print(train_df.nunique()) # Count NaN values in each column nan_counts = train_df.isna().sum() # Print the counts print(nan_counts)
时间: 2024-04-02 14:34:40 浏览: 15
这段代码是用来读取两个csv文件,并对它们进行一些数据分析的。具体来说,它首先读取了一个名为train.csv的文件和一个名为test.csv的文件,并打印了它们的行数和列数。然后,它显示了train_df和test_df的内容和信息,包括每个列的数据类型和非空值的数量。接下来,它使用describe()函数对train_df进行描述统计,包括平均值、标准差、最小值、最大值等。最后,它检查train_df中是否有NaN值,并计算每列中的NaN值的数量,并打印出来。
相关问题
在不改变代码本意的前提下,用另一种方式重写代码:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.impute import SimpleImputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 读取数据
df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0)
# 删除指定列
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x', 'LOAN_DATE_y'], axis=1)
# 删除所有值均为空的列
df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1, how='all')
# 使用均值填充缺失值
imr = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean')
df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all))
# 重置列名并保存
df_table_all.columns = [str(i) for i in range(df_table_all.shape[1])]
df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv", index=False)
import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")解释代码
这段代码主要进行数据处理,包括读取csv文件、删除指定列和删除全为NaN的列。然后使用Imputer类对NaN值进行填充,填充方法为使用该列的平均值。最后将处理后的数据保存为新的csv文件。
具体代码解释如下:
1. import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split
导入所需的库和模块。
2. df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\train_all.csv", index_col=0)
使用pandas库中的read_csv()函数读取指定路径下的csv文件,将其存储为DataFrame格式,并将第一列作为索引列。
3. df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1)
使用drop()函数删除指定列。
4. df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all')
使用dropna()函数删除全为NaN的列。
5. columns = df_table_all.columns
获取DataFrame的列名。
6. imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
创建Imputer对象,用于填充NaN值。missing_values参数指定需要填充的值,strategy参数指定填充方法,axis参数指定填充方向。
7. df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values))
使用fit_transform()函数填充NaN值,并将其转换为DataFrame格式。
8. df_table_all.columns = columns
将DataFrame的列名设置为原始列名。
9. df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\\trainafter.csv")
使用to_csv()函数将处理后的数据保存为新的csv文件。