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def datadeal(data): data.describe() if 'Unnamed: 0' in data.columns: data.drop(data['Unnamed: 0']) elif '编号' in data.columns: data.drop(data['编号']) # 对数据进行标准化 normalized_data = data.fit_transform(data) print(normalized_data) 改错

时间: 2024-04-15 10:28:32 浏览: 223
有几个问题需要修正: 1. `data` 是一个,应该是一个 DataFrame 类型的对象,所以在代码开头应该导入 pandas 库并将 `data` 视为 DataFrame 对象。 2. `data.describe()` 只是计算数据的统计摘要,没有对原始数据进行修改,所以不需要将其赋值给任何变量。 3. 在删除列时,应该使用 `data.drop(columns=['Unnamed: 0'])` 或 `data.drop(columns=['编号'])`,并且需要指定 `columns` 参数。 4. 对数据进行标准化时,需要实例化 `StandardScaler` 对象并调用其 `fit_transform` 方法,而不是直接调用 DataFrame 的方法。 下面是修改后的代码: ```python import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler 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) print(normalized_data) ``` 请注意,这只是修改了代码中的一些错误,但无法确保代码在整体上与您的需求相匹配。您可能需要根据实际情况进一步调整代码。
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from __future__ import print_function from pandas import DataFrame,Series import pandas as pd datafile='/root/dataset/air_customer_Data/air_data.csv' data=pd.read_csv(datafile,encoding='utf-8') cleanedfile='cleaned.csv' data1=data[data['SUM_YR_1'].notnull() & data['SUM_YR_2'].notnull()] data1 index1=data['SUM_YR_1']!=0 index2=data['SUM_YR_2']!=0 index3=data['SEG_KM_SUM']>0 data1 = data1[(index1 | index2) & index3] data1.to_csv(cleanedfile) data2=data1[['LOAD_TIME','FFP_DATE','LAST_TO_END','FLIGHT_COUNT','SEG_KM_SUM','avg_discount']] data2.to_csv('datadecrese.csv') 3 import numpy as np data=pd.read_csv('datadecrese.csv') data['L']=pd.to_datetime(data['LOAD_TIME'])-pd.to_datetime(data['FFP_DATE']) data['L'] =data['L'].astype("str").str.split().str[0] # 去除数据中的days字符,只输出数字,再转化为数值型数据 data['L'] = data['L'].astype("int") / 30 data.drop(columns=['LOAD_TIME','FFP_DATE'], inplace=True) data.rename(columns = {'LAST_TO_END':'R','FLIGHT_COUNT':'F','SEG_KM_SUM':'M','avg_discount':'C'},inplace=True) data.drop(columns=['Unnamed: 0'], inplace=True) 4 data.describe() 5 P108 data=(data-data.mean())/data.std() 6 import pandas as pd from pandas import DataFrame,Series from sklearn.cluster import KMeans k=5 kmodel=KMeans(n_clusters=k,random_state=3) kmodel.fit(data) 7 import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt clu=kmodel.cluster_centers_ x=[1,2,3,4,5] plt.rcParams['font.sans-serif'] = 'SimHei' plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False for i in range(5): plt.plot(x,clu[i]) plt.show

发现freq_col = f"食用{food}的频率"中本身为空,填充什么样的数据才符合条件呢?(中位数或者众数) f_columns = ['大米', '小麦面粉', '杂粮', '薯类', '猪肉', '牛羊肉', '禽肉', '内脏类', '水产类', '鲜奶', '奶粉', '酸奶', '蛋类', '豆腐丝等', '豆浆', '干豆', '新鲜蔬菜', '海草类', '咸菜', '泡菜', '酸菜', '糕点', '水果', '果汁饮料', '其他饮料'] NULL_columns = [ 'Unnamed: 53', 'Unnamed: 54', 'Unnamed: 58', 'Unnamed: 59', 'Unnamed: 63', 'Unnamed: 64', 'Unnamed: 68', 'Unnamed: 69', 'Unnamed: 73', 'Unnamed: 74', 'Unnamed: 78', 'Unnamed: 79', 'Unnamed: 83', 'Unnamed: 84', 'Unnamed: 88', 'Unnamed: 89', 'Unnamed: 93', 'Unnamed: 94', 'Unnamed: 98', 'Unnamed: 99', 'Unnamed: 113', 'Unnamed: 114', 'Unnamed: 118', 'Unnamed: 119', 'Unnamed: 123', 'Unnamed: 124', 'Unnamed: 128', 'Unnamed: 129', 'Unnamed: 133', 'Unnamed: 134', 'Unnamed: 138', 'Unnamed: 139', 'Unnamed: 143', 'Unnamed: 144', 'Unnamed: 148', 'Unnamed: 149', 'Unnamed: 153', 'Unnamed: 154', 'Unnamed: 158', 'Unnamed: 159', 'Unnamed: 163', 'Unnamed: 164', 'Unnamed: 168', 'Unnamed: 169', 'Unnamed: 173', 'Unnamed: 174', 'Unnamed: 178', 'Unnamed: 179', 'Unnamed: 183', 'Unnamed: 184' ] for i, food in enumerate(f_columns): # 获取对应的Unnamed列 freq_col = f"食用{food}的频率" unnamed_col1 = NULL_columns[i*2] unnamed_col2 = NULL_columns[i*2 + 1] # 创建新列 new_col = f"{food}食用频率/天" # 执行计算 df_cleanID[new_col] = df_cleanID[freq_col] + df_cleanID[unnamed_col1]/7 + df_cleanID[unnamed_col2]/30

# -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.preprocessing import StandardScaler import os import matplotlib as mpl import sys # 设置中文字体支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'WenQuanYi Micro Hei'] # 支持中文的字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 正确显示负号 mpl.rcParams['font.size'] = 12 # 设置全局字体大小 # 获取桌面路径 desktop = os.path.join(os.path.expanduser('~'), 'Desktop') # 1. 读取数据 print("读取数据...") try: df = pd.read_csv('sourceSet.csv') print(f"成功读取数据,共{len(df)}行,{len(df.columns)}列") except FileNotFoundError: print("错误:找不到 sourceSet.csv 文件,请确保文件在当前目录") sys.exit(1) # 2. 识别关键特征 print("\n识别关键特征...") # 定义必须保留的五个关键特征(中英文列名映射) key_features = { '点评数': ['点评数', 'review_count'], '口味评分': ['口味评分', 'taste_rating'], '环境评分': ['环境评分', 'environment_rating'], '服务评分': ['服务评分', 'service_rating'], '人均消费': ['人均消费', 'avg_price'] } # 构建实际存在的特征列表 existing_key_features = {} for feature_name, possible_names in key_features.items(): for name in possible_names: if name in df.columns: existing_key_features[feature_name] = name print(f"已识别关键特征 '{feature_name}': 列名 '{name}'") break else: print(f"警告:未找到关键特征 '{feature_name}' 的对应列") if not existing_key_features: print("错误:未找到任何关键特征列") sys.exit(1) # 3. 去除无效特征值 print("\n去除无效特征值...") columns_to_drop = ['lng', 'lat', '数据ID', '城市', 'ID', 'city', 'id', 'Unnamed: 0'] # 只删除实际存在的列,且不是关键特征 invalid_cols = [col for col in columns_to_drop if col in df.columns and col not in existing_key_features.values()] df.drop(columns=invalid_cols, inplace=True) print(f"已删除无效列: {invalid_cols}") print(f"剩余列: {list(df.columns)}") # 4. 缺失值处理 print("\n处理缺失值...") # 确保关键特征存在 key_feature_cols = list(existing_key_features.values()) print(f"关键特征列: {key_feature_cols}") # ① 缺失值比例高于30%的特征直接删除(仅限非关键特征) non_key_cols = [col for col in df.columns if col not in key_feature_cols] missing_percent = df[non_key_cols].isnull().mean() cols_to_drop = missing_percent[missing_percent > 0.3].index.tolist() df.drop(columns=cols_to_drop, inplace=True) if cols_to_drop: print(f"删除缺失值>30%的非关键特征: {cols_to_drop}") # ② 关键特征的缺失值处理 initial_rows = len(df) for feature_name, col_name in existing_key_features.items(): missing_count = df[col_name].isnull().sum() if missing_count > 0: # 关键特征缺失值使用列中位数填充 median_val = df[col_name].median() df[col_name].fillna(median_val, inplace=True) print(f"填充关键特征 '{feature_name}' ({col_name}) 的缺失值 (中位数: {median_val:.2f})") # ③ 其他非关键数值特征的缺失值采取均值填充 other_cols = [col for col in df.columns if col not in key_feature_cols and df[col].dtype in ['int64', 'float64']] for col in other_cols: if df[col].isnull().sum() > 0: mean_val = df[col].mean() df[col].fillna(mean_val, inplace=True) print(f"填充非关键特征 '{col}' 的缺失值 (均值: {mean_val:.2f})") # 5. 数据可视化 - 评分排名 print("\n生成可视化图表...") def plot_ranking(feature_name, col_name, title, color): """绘制评分排名的水平条形图""" # 检查特征是否存在 if col_name not in df.columns: print(f"错误:特征 '{col_name}' 不存在,无法生成 {title} 排名") return None # 取前20名 top20 = df.sort_values(col_name, ascending=False).head(20).reset_index(drop=True) plt.figure(figsize=(14, 10)) # 使用商家名称或索引作为标签 labels = top20.index.astype(str) if '商家名称' in df.columns: labels = top20['商家名称'].values elif 'shop_name' in df.columns: labels = top20['shop_name'].values bars = plt.barh(labels, top20[col_name], color=color) plt.title(f'{title}排名 - 前20名', fontsize=16) plt.xlabel(title, fontsize=14) plt.ylabel('商家名称', fontsize=14) plt.gca().invert_yaxis() # 反转Y轴使最高分在顶部 # 在条形图上添加数值标签 for bar in bars: width = bar.get_width() plt.text(width + 0.01, bar.get_y() + bar.get_height() / 2, f'{width:.2f}', va='center', ha='left', fontsize=10) plt.tight_layout() save_path = os.path.join(desktop, f'{title}排名.png') plt.savefig(save_path, dpi=100, bbox_inches='tight') plt.close() print(f"已保存: {save_path}") return save_path # 绘制三种评分排名 saved_files = [] for feature_name, col_name in existing_key_features.items(): if "评分" in feature_name or "rating" in col_name: color = { '口味评分': '#55A868', # 绿色 '环境评分': '#C44E52', # 红色 '服务评分': '#4C72B0' # 蓝色 }.get(feature_name, '#888888') # 默认灰色 saved_path = plot_ranking(feature_name, col_name, feature_name, color) if saved_path: saved_files.append(saved_path) # 6. 特征变量选择 - 确保保留五个关键特征 print("\n特征变量选择...") selected_features = list(existing_key_features.values()) print(f"保留的关键特征: {selected_features}") df_selected = df[selected_features].copy() # 7. 数据标准化 (Z-score) print("\n数据标准化处理...") scaler = StandardScaler() df_selected.loc[:, selected_features] = scaler.fit_transform(df_selected[selected_features]) # 8. 保存预处理结果 output_path = os.path.join(desktop, 'processed_sourceSet.csv') try: df_selected.to_csv(output_path, index=False) print(f"预处理后的数据已保存到: {output_path}") # 验证文件是否成功生成 if os.path.exists(output_path): print(f"文件验证成功,大小: {os.path.getsize(output_path) / 1024:.2f} KB") else: print("警告:文件保存失败,请检查路径权限") except Exception as e: print(f"文件保存错误: {str(e)}") # 9. 生成预处理结果统计 print("\n预处理结果统计:") stats = pd.DataFrame({ '特征': [existing_key_features[fn] for fn in existing_key_features], '原始名称': list(existing_key_features.keys()), '类型': df_selected.dtypes.values, '最小值': df_selected.min().values, '最大值': df_selected.max().values, '取值范围': df_selected.max().values - df_selected.min().values }) print(stats) # 保存统计信息 stats_path = os.path.join(desktop, '预处理统计.csv') try: stats.to_csv(stats_path, index=False) print(f"预处理统计已保存到: {stats_path}") except Exception as e: print(f"统计信息保存错误: {str(e)}") print("\n所有处理完成!") if saved_files: print(f"生成的可视化文件: {saved_files}") else: print("警告:未生成任何可视化图表")

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