pd.DataFrame(dataframe3.values) train=dataframe3[:1096] test=dataframe3[1065:1096]
时间: 2024-05-28 14:14:44 浏览: 142
好的,你的第四个问题是将 "pd.DataFrame(dataframe3.values) train=dataframe3[:1096] test=dataframe3[1065:1096]" 翻译成中文吗?第一行代码是将 dataframe3 转换成 Pandas 的 DataFrame 格式,第二行代码是将 dataframe3 的前 1096 行切片并赋值给变量 train,第三行代码是将 dataframe3 的第 1065 行到第 1096 行(不包括第 1096 行)切片并赋值给变量 test。这些操作可能是用于数据的预处理或者数据集的划分。
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请联系上下文解释该段代码:pd.DataFrame(np.random.shuffle(dataframe3.values)) #shuffle pot=len(dataframe3)-12 train=dataframe3[:pot] test=dataframe3[pot:] scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)).fit(train) #scaler = preprocessing.StandardScaler().fit(train) train_norm=pd.DataFrame(scaler.fit_transform(train)) test_norm=pd.DataFrame(scaler.transform(test)) X_train=train_norm.iloc[:,:-1] X_test=test_norm.iloc[:,:-1] Y_train=train_norm.iloc[:,-1:] Y_test=test_norm.iloc[:,-1:] source_x_train=X_train source_x_test=X_test X_train=X_train.values.reshape([X_train.shape[0],1,X_train.shape[1]]) #从(909,16)-->(909,1,16) X_test=X_test.values.reshape([X_test.shape[0],1,X_test.shape[1]]) #从(12,16)-->(12,1,16) Y_train=Y_train.values Y_test=Y_test.values
这段代码主要是对一个pandas数据框进行操作,首先使用np.random.shuffle()函数对dataframe3中的数据进行随机打乱,然后将其转化为DataFrame格式,并使用MinMaxScaler将数据进行归一化。接着,将训练集和测试集分别取出,分别对其进行归一化,并将其特征和标签分别赋值给X_train、X_test、Y_train、Y_test等变量。最后,将X_train和X_test进行维度变换,将其变为三维数组,以便于后续的模型训练。值得注意的是,将X_train和X_test变为三维数组时,使用了values.reshape()函数进行操作。
# SimpleImputer deal with missing value use mean imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') df_train_col = df_train.columns df_test_col = df_test.columns df_train = imp.fit_transform(df_train) df_test = imp.fit_transform(df_test) df_train = pd.DataFrame(df_train, columns = df_train_col) df_test = pd.DataFrame(df_test, columns = df_test_col)
这段代码使用了Scikit-learn库中的SimpleImputer类来处理缺失值。首先,创建了一个SimpleImputer对象,指定了缺失值的标识为np.nan,替换策略为均值(strategy='mean')。接着,记录了数据集中的列名,以便后续恢复DataFrame格式。然后,对训练集和测试集分别进行均值填充处理,并将结果转换回DataFrame格式,并使用之前记录的列名进行列索引的恢复。这样,就可以在处理缺失值的同时保留数据集的完整性。
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