powder detergents

粉状洗衣粉是一种常见的洗涤剂形式，用于清洁衣物和其他织物。它通常以粉末的形式出现，可以溶解在水中，用于洗衣机或手洗。

粉状洗衣粉具有以下特点和优势：
1. 清洁能力强：粉状洗衣粉含有多种清洁剂和去污成分，可以有效去除衣物上的污渍和污垢。
2. 多功能性：粉状洗衣粉适用于各种类型的衣物和织物，包括棉质、丝质、羊毛等。
3. 高效节约：由于其浓缩的特性，粉状洗衣粉使用量较少，可以节约用水和能源。
4. 容易储存：相比于液体洗衣剂，粉状洗衣粉更容易储存和保存，不易泄漏。

然而，使用粉状洗衣粉也存在一些注意事项：
1. 溶解性：在使用粉状洗衣粉时，需要将其充分溶解在水中，以避免残留在衣物上留下白色痕迹。
2. 染色风险：某些粉状洗衣粉可能含有漂白剂或染料，使用时需注意避免与彩色衣物接触。
3. 敏感性：对于皮肤敏感的人群，使用粉状洗衣粉时需注意选择低敏感性的产品或配合使用柔顺剂。

相关问题

批发商希望根据顾客的消费来设计有针对性的营销活动。sale_customers.csv数据集为我们提供了6类商品（分别为Fresh，Milk，Grocery，Frozen，Detergents_Paper和Delicassen）的客户年度支出数据，共有440组客户年度支出样本。运行下面的单元格读取数据，并对数据做K-Means聚类。写出相应代码

以下是对 sale_customers.csv 数据集进行 K-Means 聚类的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取数据
data = pd.read_csv('sale_customers.csv')

# 提取需要聚类的特征
X = data[['Fresh', 'Milk', 'Grocery', 'Frozen', 'Detergents_Paper', 'Delicassen']]

# 聚类模型训练
kmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42).fit(X)

# 查看聚类结果
labels = kmeans.labels_
data['cluster'] = labels
print(data.head())

上述代码中，我们使用 pandas 库读取 sale_customers.csv 数据集，并提取出需要聚类的 6 个特征。在 K-Means 聚类模型训练时，我们将聚为 3 类。最后，将聚类结果保存在数据集的 "cluster" 列中，并打印前几行数据来查看聚类结果。

from pandas.plotting import parallel_coordinates km=KMeans(n_clusters=2,random_state=10) km.fit(del_df) centers=km.labels_ customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T customer.columns=del_df.keys() df_median=pd.DataFrame({'2':del_df.median()}).T customer=pd.concat([customer,df_median]) customer["category"]=["customer_1","customer_2","median"] plt.figure(figsize=(12,6)) parallel_coordinates(customer,"category",color=('red','blue','black')) plt.xticks(rotation=15) plt.show() del_df['category']=labels del_df['category']=np.where(del_df.category == 0,'customer_1','customer_2') customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T customer['category'] = ['customer_1_center',"customer_2_center"] customer.columns=del_df.keys() del_df=pd.concat([del_df,customer]) #对6 类产品每年消费水平进行绘制图像 df_new = del_df[['Fresh','Milk','Grocery','Frozen','Detergents_Paper','Delicassen','category']] plt.figure(figsize=(18,6)) parallel_coordinates(df_new,"category",color=('red','blue','Magenta','RoyalBlue')) plt.xticks(rotation= 15) plt.show报错ValueError: If using all scalar values, you must pass an index()

根据你提供的代码和报错信息来看，可能是在创建 DataFrame 时出现了问题。错误提示中提到了 index() 方法，这个方法是用于获取 DataFrame 的行索引。你可以检查一下在创建 DataFrame 时是否有漏掉行索引的部分。

具体来说，可以检查以下代码中的 DataFrame 创建部分是否存在问题：

customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T
customer.columns=del_df.keys()
df_median=pd.DataFrame({'2':del_df.median()}).T
customer=pd.concat([customer,df_median])
customer["category"]=["customer_1","customer_2","median"]

你可以尝试添加一个行索引，例如：

customer=pd.DataFrame({'0':centers[0],"1":centers[1]}).T
customer.columns=del_df.keys()
df_median=pd.DataFrame({'2':del_df.median()}).T
customer=pd.concat([customer,df_median])
customer["category"]=["customer_1","customer_2","median"]
customer.index = ['row1', 'row2', 'row3'] # 尝试添加行索引

这样可能会解决报错问题。不过具体问题需要根据完整代码和数据集来进一步分析。