解释这段代码def data_cleaning(path, output_path, num=48, threshold_p=1e8): for k in range(len(path)): if k == 0: data = pd.read_excel(path[k]) else: tmp = pd.read_excel(path[k]) data = pd.concat([data, tmp]) char = ['\\N'] data_judge = data.isin(['\\N']) data2 = data data2 = data2.replace(to_replace='\\N', value=0) data2['judge'] = data_judge.sum(axis=1) + ( num * ((data2.iloc[:, 12:] < 0).T.any()) + num * (data2.iloc[:, 12:] > threshold_p).T.any()) data2.drop(data2[(data2.judge >= num)].index, inplace=True) data2 = data2.reset_index(drop=True) data.to_excel(output_path + 'D:\输出2_0523.xlsx') return data2
时间: 2024-04-05 10:31:36 浏览: 20
这段代码的作用是将多个Excel文件合并成一个,清洗数据,去除缺失值,将其替换为0,判断每一行数据是否符合条件,如果符合条件则将其删除,最后将处理后的数据保存为一个Excel文件。具体来说,函数的输入包括文件路径、输出路径、判断条件num和阈值threshold_p。函数首先通过循环读取多个Excel文件,然后将它们合并成一个DataFrame对象。接下来,将缺失值(用"\N"表示)替换为0,并统计每一行中有多少个缺失值。如果某一行缺失值的数量超过num个、或者某些列的值小于0或大于阈值threshold_p,则该行数据不符合条件,将被删除。最后,对处理好的数据进行重置索引并将其保存为一个Excel文件。
相关问题
解释下这段代码import pandas as pd import numpy as np from scipy import interpolate import glob2 import os def data_cleaning(path, output_path, num = 48, threshold_p=1e8): for k in range(len(path)): if k == 0: data = pd.read_excel(path[k]) else: tmp = pd.read_excel(path[k]) data = pd.concat([data, tmp]) char = ['\\N'] data_judge = data.isin(['\\N']) data2 = data data2 = data2.replace(to_replace='\\N',value=0) data2['judge'] = data_judge.sum(axis=1)+ (num*((data2.iloc[:,12:]<0).T.any())+ num* (data2.iloc[:,12:] > threshold_p).T.any())) data2.drop(data2[(data2.judge>=num)].index, inplace = True) data2 = data2.reset_index(drop=True) data.to_excel(output_path +'输出2_0523.xlsx') return data2
这段代码定义了一个函数`data_cleaning`,这个函数的作用是对指定路径下的Excel文件进行清洗,并将结果输出到指定路径下的一个新Excel文件中。具体来说,这个函数的参数包括:
- path:要清洗的Excel文件的路径,可以是一个文件也可以是一个包含多个文件路径的列表。
- output_path:输出结果的Excel文件路径。
- num:判断缺失值和异常值的阈值,默认为48。
- threshold_p:异常值的阈值,默认为1e8。
这个函数的主要步骤如下:
1. 循环读取Excel文件,将所有文件合并为一个数据框。
2. 判断缺失值,将缺失值替换为0,并计算每行缺失值和异常值的数量。
3. 根据阈值判断数据是否异常,将异常数据所在行删除。
4. 将处理后的数据输出到指定路径下的一个新Excel文件中,并返回处理后的数据框。
class Node: def __init__(self, *, predicted_class): self.predicted_class = predicted_class self.feature_index = 0 self.threshold = 0 self.left = None self.right = None解释这段代码
这段代码定义了一个名为`Node`的类,该类代表决策树中的节点。它具有以下属性:
- `predicted_class`:该节点代表的预测类别。
- `feature_index`:该节点进行划分的特征索引。
- `threshold`:该节点进行划分的特征阈值。
- `left`:该节点的左子节点。
- `right`:该节点的右子节点。
在决策树的构建过程中,每个节点都会根据选定的特征和阈值将数据集分成两部分,然后递归地构建左右子树。最终,每个叶节点都代表一个类别的预测结果。这个类定义了每个节点的属性,并且可以用来构建决策树。
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