# 特征数据集 X = dataset.drop(columns=['m', 'h0', 'taus', 'tau0', 'a'], axis=1) # 标签数据集 y = dataset.drop(columns=['c', 'd', 'e', 'f', 'g', 'h', 'i', 'j', 'k', 'a', 'b'], axis=1) 这段代码中,想将标题栏m的数值都除以100该怎么写代码
时间: 2023-08-20 07:29:20 浏览: 37
可以使用 Pandas 库的 apply() 方法来实现将标题栏 m 的数值都除以 100 的操作。具体的代码如下:
```python
X['m'] = X['m'].apply(lambda x: x / 100)
```
其中,lambda 函数用于对每个 m 的值进行除以 100 的操作,apply() 方法则将这个操作应用到所有的 m 列中的每个元素上。
相关问题
dataset = dataset.drop(dataset.index[0])删除不了第一行
如果 `dataset = dataset.drop(dataset.index[0])` 删除不了第一行,可能是因为该行的索引值不是 0,可以尝试使用 `dataset = dataset.reset_index(drop=True)` 来重新设置索引并删除第一行。如果您想要删除其他行,可以将索引值替换为相应的行号。例如,要删除第二行,可以使用 `dataset = dataset.drop(dataset.index[1])`。
能不能再上面写的代码上加上决定系数,均方误差,总偏差平方和,残差平方和的计算 import pandas as pd import numpy as np from scipy.linalg import inv # 读取数据集 data = pd.read_csv('your_dataset.csv') # 提取自变量和因变量 X = data.iloc[:, :-1].values Y = data.iloc[:, -1].values # 增加常数列 X = np.concatenate([np.ones((X.shape[0], 1)), X], axis=1) # 计算回归系数 beta = np.dot(np.dot(inv(np.dot(X.T, X)), X.T), Y) # 输出结果 print('Coefficients:', beta)
当然可以,下面是加上这些计算的代码示例,包括计算决定系数,均方误差,总偏差平方和和残差平方和:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
from scipy.linalg import inv
from sklearn.metrics import r2_score, mean_squared_error
# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')
# 提取自变量和因变量
X = data.iloc[:, :-1].values
Y = data.iloc[:, -1].values
# 增加常数列
X = np.concatenate([np.ones((X.shape[0], 1)), X], axis=1)
# 计算回归系数
beta = np.dot(np.dot(inv(np.dot(X.T, X)), X.T), Y)
# 输出结果
print('Coefficients:', beta)
# 计算决定系数
r2 = r2_score(Y, np.dot(X, beta))
print("R-squared:", r2)
# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(Y, np.dot(X, beta))
print("Mean squared error:", mse)
# 计算总偏差平方和
tss = sum((Y - np.mean(Y)) ** 2)
print("Total sum of squares:", tss)
# 计算残差平方和
rss = sum((Y - np.dot(X, beta)) ** 2)
print("Residual sum of squares:", rss)
```
其中,`r2_score` 函数用于计算决定系数,`mean_squared_error` 函数用于计算均方误差。`tss` 和 `rss` 分别表示总偏差平方和和残差平方和,它们的计算方式同上一段回答中所述。
相关推荐
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)