print(train_df.columns.values)转述成Rstudio
时间: 2024-03-14 17:42:54 浏览: 20
这是Python中的代码,如果要在RStudio中实现相同的功能,您需要使用R中的数据框(data frame)函数来读取数据,并使用names()函数获取数据框的列名。
下面是一个示例代码,供您参考:
```
train_df <- read.csv("../input/train.csv")
print(names(train_df))
```
在这个示例中,我们使用read.csv()函数读取了train.csv文件,并将其存储在train_df数据框中。然后,我们使用names()函数获取train_df数据框的列名,并使用print()函数将其打印出来。
相关问题
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)
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。
plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思
好的,我来解释每一行代码的意思:
1. `plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns)`: 绘制箱线图,用于检测是否存在异常值;
2. `plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r')`: 在箱线图上绘制两条水平线,用于标记异常值的阈值;
3. `train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5]`: 去除训练数据中V9列中小于-7.5的异常值;
4. `train_data.describe()`: 输出训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等;
5. `from sklearn import preprocessing`: 导入preprocessing模块,用于数据预处理;
6. `features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']]`: 提取除了目标变量之外的特征列,存储在features_columns变量中;
7. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建MinMaxScaler对象,用于对特征数据进行归一化处理;
8. `min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns])`: 对MinMaxScaler对象进行拟合,计算出归一化所需的最大值和最小值;
9. `train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns])`: 对训练数据的特征列进行归一化处理;
10. `test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns])`: 对测试数据的特征列进行归一化处理;
11. `train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler)`: 将归一化后的训练数据特征列转换成DataFrame格式;
12. `train_data_scaler.columns = features_columns`: 给训练数据的特征列添加列名;
13. `test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler)`: 将归一化后的测试数据特征列转换成DataFrame格式;
14. `test_data_scaler.columns = features_columns`: 给测试数据的特征列添加列名;
15. `train_data_scaler['target'] = train_data['target']`: 将训练数据的目标变量添加到归一化后的训练数据中;
16. `train_data`: 输出训练数据的内容;
17. `mcorr=mcorr.abs()`: 计算特征之间的相关性矩阵,并对矩阵中的元素取绝对值;
18. `numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target']`: 筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征;
19. `print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))`: 输出筛选后的特征相关性,按照相关性大小降序排列;
20. `index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index`: 获取筛选后的特征名字,并存储在index0变量中;
21. `print(train_data_scaler[index0].corr('spearman'))`: 计算筛选后的特征之间的Spearman相关系数;
22. `new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37']`: 将相关性较高的特征名字存储在new_numerical变量中;
23. `X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical])`: 将训练数据中的new_numerical列转换为矩阵格式,存储在X变量中;
24. `VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])]`: 计算new_numerical列之间的VIF值,存储在VIF_list变量中;
25. `VIF_list`: 输出VIF_list变量的值;
26. `pca = PCA(n_components=0.9)`: 创建PCA对象,并设置保留90%的方差;
27. `new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1])`: 对训练数据进行PCA降维,并保留90%的方差;
28. `new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler)`: 对测试数据进行PCA降维,并保留90%的方差;
29. `new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90)`: 将降维后的训练数据转换为DataFrame格式;
30. `new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90)`: 将降维后的测试数据转换为DataFrame格式;
31. `new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target']`: 将训练数据的目标变量添加到降维后的训练数据中;
32. `new_train_pca_90.describe()`: 输出降维后的训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等。