# 数字特征相互之间的关系可视化 sns.set() columns = ['price', 'v_12', 'v_8', 'v_0', 'power', 'v_5', 'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14'] sns.pairplot(Test_data[columns], size=2, kind='scatter', diag_kind='kde') plt.show() # 数字特征相互之间的关系可视化 sns.set() columns = ['price', 'v_12', 'v_8', 'v_0', 'power', 'v_5', 'v_2', 'v_6', 'v_1', 'v_14'] sns.pairplot(Test_data[columns], size=2, kind='scatter', diag_kind='kde') plt.show()UserWarning: The size parameter has been renamed to height; please update your code. warnings.warn(msg, UserWarning)给出修复后的代码

【数据挖掘重要笔记day31】详细完解决iris = sns.load_dataset(‘iris’)出来EmptyDataError: No columns to parse from file报错

EmptyDataError: No columns to parse from file报错原因和解决办法：是因为你之前下载这个数据集的时候，中断了，已经产生了一个iris.csv的空文件在home家目录下面，你只需要去home家目录下面删除这个空文件既...

w_pub_get_sort_columns.rar_PowerBuilder_pb 控件

PowerBuilder中的“pb 控件”是指在PowerBuilder环境中创建和使用的各种用户界面元素，这些控件帮助开发者构建图形化的应用程序界面。标题中的“w_pub_get_sort_columns.rar_PowerBuilder_pb 控件”暗示了一个特定...

V_Save = pd.DataFrame(columns=['V_Save'])什么意思

V_Save = pd.DataFrame(columns=['V_Save']) 这行代码的意思是创建一个空的 pandas 数据框架（DataFrame），并定义一个名为 "V_Save" 的列。 pd.DataFrame() 函数用于创建一个空的数据框架，可以通过参数指定...

在正确的前提下，用其他形式表达这段代码：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")

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_...

改错def datadeal(data): # 数据描述 data.describe() # 删除列 if 'Unnamed: 0' in data.columns: data = data.drop(columns=['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data = data.drop(columns=['编号']) # 实例化 StandardScaler 对象 scaler = StandardScaler() # 对数据进行标准化 normalized_data = scaler.fit_transform(data) # 计算相关系数矩阵 corr_matrix = normalized_data.corr() # 使用热力图可视化相关性 sns.heatmap(corr_matrix, annot=True) # 显示图形 plt.show() return normalized_data

if 'Unnamed: 0' in data.columns: data = data.drop(columns=['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data = data.drop(columns=['编号']) # 实例化 StandardScaler 对象 scaler = StandardScaler() ...

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

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...

await _dbConn_Biz.Updateable<BmEntity>() .SetColumns(x => x.f_bmmc == _dep.name) .Where(x => x.f_bmid == _bmid) .ExecuteCommandAsync();

具体来说，代码中的意思是，使用 Updateable 方法创建一个 BmEntity 的更新对象，然后调用 SetColumns 方法指定要更新的属性和值，这里是将 f_bmmc 属性的值更新为 _dep.name；接着使用 Where 方法指定要更新的数据...

pd.options.display.max_columns = 45

根据你的代码，pd.options.display.max_columns 是 Pandas 库中的一个选项，用于设置显示的最大列数。通过将 pd.options.display.max_columns 的值设置为 45，你指定了在显示 DataFrame 时最大显示的列数为 45...

若X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg'] X_imputed = imputer.fit_transform(X)，我该怎么改X_imputed = imputer.fit_transform(X) X_imputed = pd.get_dummies(X_imputed)

如果你的特征矩阵X中包含类别型特征，那么你在对X进行缺失值填充后，需要对类别型特征进行编码，才能使用特征选择方法。因此，你需要修改代码如下： python X = data.loc[:, data.columns != 'day_28_flg'] ...

_df = _df.rename(columns={_df.columns:name}) TypeError: unhashable type: 'RangeIndex

在使用pandas的rename方法时，遇到TypeError: unhashable type: 'Range...这里我们用range(_df.shape[1])生成从0到列数-1的整数序列，然后将每个数字转换成字符串，前面加上'new_label_'作为新的列名前缀。

data_fianl = pd.DataFrame(columns=data_columns) dataframe索引输出为列表

当你使用 data_columns 列表作为参数初始化一个新的 DataFrame，data_fianl 就会是一个空的数据框，其中列名由 data_columns 决定。 columns=data_columns 表示这个 DataFrame 将基于给定的列名列表构建，...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=4000,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()怎么能使vmax最大值

你可以尝试将vmax的值设置为数据中的最大值，这样就能保证vmax是最大值了...sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=vmax,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show() 这样就能够保证vmax是最大值了。

#第一個表格 self.table_frame = tk.Frame(self.result_text) self.table_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y = ttk.Scrollbar(self.table_frame, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x = ttk.Scrollbar(self.table_frame, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) # 创建表格 self.columns = ("69料號", "工單", "領板數量", "待測數量", "待裁數量", "待送修數量", "實際數量", "差異", "盤點人", "確認者") self.tree = ttk.Treeview(self.table_frame, show="headings", columns=self.columns, yscrollcommand=table_scroll_y.set, xscrollcommand=table_scroll_x.set) table_scroll_y.config(command=self.tree.yview) table_scroll_x.config(command=self.tree.xview) for col in self.columns: self.tree.heading(col, text=col) self.tree.grid(row=0, column=2, rowspan=5)

这段代码是用来创建一个表格的，其中用到了tkinter和ttk模块。表格中包含了多列数据，分别是“69料號”、“工單”、“領板數量”、“待測數量”、“待裁數量”、“待送修數量”、“實際數量”、“差異”、“盤點人”...

def show_excel(self): # 清空文本框内容 self.result_text.delete(1.0, tk.END) self.result_text2.delete(1.0, tk.END)# 显示第二个表格 header = next(self.data_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)) print(header) # 创建表格 Frame 和滚动条 table_frame2 = tk.Frame(self.result_text2) table_frame2.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y2 = ttk.Scrollbar(table_frame2, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y2.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x2 = ttk.Scrollbar(table_frame2, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x2.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) # 创建表格 table2 = ttk.Treeview(table_frame2, columns=header, show='headings', yscrollcommand=table_scroll_y2.set, xscrollcommand=table_scroll_x2.set) table2.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y2.config(command=table2.yview) table_scroll_x2.config(command=table2.xview) # 设置表格列的标题和宽度 for col in header: table2.heading(col, text=col) table2.column(col, width=80, anchor="center") # 显示第二个表格的内容 for row in self.data_sheet.iter_rows(min_row=2, values_only=True): row_values = [str(cell) if cell is not None else "" for cell in row] if all(not bool(cell) for cell in row_values): continue table2.insert("", tk.END, values=row_values)每次调用 show_excel 方法时，都会创建一个名为 table_frame 的表格 Frame。这可能会导致多次调用 show_excel 方法时创建多个表格 Frame。怎麽解決

可以在初始化方法中创建一个成员变量 self.table_frame，然后在 show_excel 方法中判断该变量是否为 None，如果为 None，则创建表格 Frame，否则直接使用 self.table_frame。代码示例如下： python def __init__...

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

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...

def show_excel(self): # 清空第一个表格内容 self.result_text.delete(1.0, tk.END) # 清空第二个表格内容 if hasattr(self, 'table_frame2'): self.table_frame2.destroy() self.table_frame2 = tk.Frame(self.result_text2) self.table_frame2.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y2 = ttk.Scrollbar(self.table_frame2, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y2.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x2 = ttk.Scrollbar(self.table_frame2, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x2.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) # 清空第二个表格内容 if hasattr(self, 'table_frame'): self.table_frame.destroy() self.table_frame = tk.Frame(self.result_text) self.table_frame.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.BOTH, expand=True) table_scroll_y = ttk.Scrollbar(self.table_frame, orient=tk.VERTICAL) table_scroll_y.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.Y) table_scroll_x = ttk.Scrollbar(self.table_frame, orient=tk.HORIZONTAL) table_scroll_x.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X) # 显示第一个表格 header = next(self.record_sheet.iter_rows(min_row=1, max_row=1, values_only=True)) # 创建表格 table = ttk.Treeview(self.table_frame, columns=header, show='headings',

height=10, yscrollcommand=table_scroll_y.set, xscrollcommand=table_scroll_x.set) # 设置表格样式 table.column("#0", width=0, stretch=tk.NO) for i, col in enumerate(header): table.column(col, width=...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply.xlsx") sns.set_context(font_scale=10) plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) print(plv_tb) vmax = plv_tb.values.max() plt.figure(figsize=(200, 8)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,vmax=vmax,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()中vmax是有数值的最大值，去掉控制

vmax参数可以控制图像中颜色的最大值，如果想要去掉这个参数，可以将其设为None。修改后的代码如下： ...sns.heatmap(plv_tb,vmin=0,cmap=sns.color_palette("Blues",n_colors=200)) plt.show()

mport pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df = pd.read_csv('data（北深）.csv') df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将日期字符串转换为日期格式 df['Month'] = df['date'].dt.month # 增加一列表示月份 df['days_to_departure'] = df['days_to_departure'].astype(int) # 将天数转换为整数类型 sns.set(style='whitegrid') fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 10)) sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price'), cmap='YlOrRd', ax=ax) ax.set_title('Flight Price Heatmap') ax.set_xlabel('Date') ax.set_ylabel('Days to Departure') plt.show()上述代码生成的热力图中将横轴的日期格式改为YYYY- MM- DD的形式

sns.heatmap(df.pivot_table(index='days_to_departure', columns='date', values='lowest_price', aggfunc=lambda x: x), cmap='YlOrRd', ax=ax) 然后，可以在 ax.set_xticklabels 中设置日期的格式来修改...

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