import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)", "Pier type", "Foundation type", "Hole", "Span (m)", "Bearing type", "Plane linear"] X = data[feature_columns] # 使用PCA进行降维 pca = PCA(n_components=1) X_pca = pca.fit_transform(X) # 将降维后的特征列设为X X = X_pca # 打印降维后的特征列 print(X) # 提取"Bridge length (m)"列 bridge_length = data['Vulnerability grade'] # 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'Vulnerability grade': bridge_length, "X": X}) # 将数据保存为Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False)
时间: 2024-04-20 21:22:26 浏览: 42
这段代码将降维后的特征列X与"Vulnerability grade"列输出到一个新的Excel文件中。它假设Excel文件路径为"C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx",并从中提取了特征列"Bridge length (m)"、"Pier type"、"Foundation type"、"Hole"、"Span (m)"、"Bearing type"和"Plane linear",以及目标列"Vulnerability grade"。
然后,使用PCA进行降维,将特征列维度减少为1。将降维后的特征列X与"Vulnerability grade"列合并到一个新的DataFrame对象中。最后,使用`to_excel`方法将数据保存为Excel文件,文件名为"output.xlsx",并设置`index=False`以去除索引列。
请确保已安装pandas和sklearn库,并将Excel文件路径更改为你实际的文件路径。运行代码后,你将得到一个包含降维后的特征列X和"Vulnerability grade"列的新Excel文件。
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import pandas as pd from sklearn.decomposition import PCA # 读取Excel数据 data = pd.read_excel('C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx') # 提取特征列 feature_columns = ["Bridge length (m)", "Pier type", "Foundation type", "Hole", "Span (m)", "Bearing type", "Plane linear"] X = data[feature_columns] # 使用PCA进行降维 pca = PCA(n_components=1) X_pca = pca.fit_transform(X) # 将降维后的特征列设为X X = X_pca # 打印降维后的特征列 print(X)
这段代码是用于读取Excel数据并进行PCA降维的示例代码。它假设Excel文件路径为"C:/Users/86178/Desktop/test/test/TF-IDF/SSG hole span版.xlsx",并从中提取了名为"Bridge length (m)"、"Pier type"、"Foundation type"、"Hole"、"Span (m)"、"Bearing type"和"Plane linear"的特征列。
然后,使用PCA进行降维,将特征列维度减少为1。最后,将降维后的特征列赋值给变量X,并打印出来。
请确保已安装pandas和sklearn库,并将Excel文件路径更改为你实际的文件路径。运行代码后,你将看到降维后的特征列的输出结果。
import pandas as pdfrom sklearn.model_selection File "C:\Users\86130\AppData\Local\Temp\ipykernel_25132\2033069697.py", line 1 import pandas as pdfrom sklearn.model_selection ^ SyntaxError: invalid syntax
这段代码存在语法错误,可能是因为没有在导入语句之间添加空格。正确的写法应该是:
```
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import ...
```
这里的`...`表示具体要导入的模块或函数。请注意,在导入语句之间要添加一个空行,这是Python的惯例。
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