介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'
时间: 2024-04-18 18:31:11 浏览: 203
这段代码主要是定义了一些文件路径和全局变量,方便后续数据处理和模型训练使用。
首先,代码定义了一些数据文件的路径,包括训练数据文件、商品数据文件等。这些路径可以根据实际情况进行修改。
接下来,代码定义了一些数据划分的路径,包括训练集、验证集和预测集的文件夹路径。这些路径用于存放数据划分后的特征数据、原始数据和数据集文件。
然后,代码定义了一些模型相关的路径,包括模型文件夹路径、模型文件名、模型输出文件等。这些路径用于存放训练好的模型以及相关的输出文件。
接着,代码定义了一些字段的名称,包括用户ID、商品ID、行为类型、用户地理哈希、商品类别、行为时间等。这些名称用于在数据处理和模型训练中标识相应的字段。
最后,代码定义了一些全局变量,包括消费时间限制、特征提取的起止时间、数据集时间等。这些变量用于在数据处理和特征提取过程中进行控制。
总体来说,这段代码主要是为了方便管理文件路径和全局变量,并提供了一些标识字段和控制变量,使得后续的数据处理和模型训练更加方便和可控。
相关问题
Traceback (most recent call last): File "D:\学习\计算机\python\123.py", line 3, in <module> fm=pd.read_excel(r"C:\Users\欧铠渲\Desktop\(sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.xlsx",sheet_name="Sheet1")#用该方法读取表格和表单里的单元格的数据 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\学习\计算机\python\.venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 495, in read_excel io = ExcelFile( ^^^^^^^^^^ File "D:\学习\计算机\python\.venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1550, in __init__ ext = inspect_excel_format( ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\学习\计算机\python\.venv\Lib\site-packages\pandas\io\excel\_base.py", line 1402, in inspect_excel_format with get_handle( ^^^^^^^^^^^ File "D:\学习\计算机\python\.venv\Lib\site-packages\pandas\io\common.py", line 882, in get_handle handle = open(handle, ioargs.mode) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'C:\\Users\\欧铠渲\\Desktop\\(sample)sam_tianchi_mum_baby_trade_history.xlsx'
### 问题分析与解决方案
在使用 `pandas` 的 `read_excel` 函数读取 Excel 文件时,出现 `FileNotFoundError` 通常是由以下几个原因导致的:路径错误、转义字符问题或文件实际不存在。以下是详细分析和解决方案。
#### 1. 路径格式问题
在 Windows 系统中,文件路径通常包含反斜杠 `\`,而 Python 中反斜杠是转义字符。如果直接使用类似 `'c:\User\18343\Desktop\wpsdata.xlxs'` 的路径,会导致转义字符解析错误。例如,`\U` 被视为 Unicode 转义序列[^1]。
解决方法:
- 使用原始字符串(前缀加 `r`),避免转义字符的影响。例如:
```python
df = pd.read_excel(r'c:\User\18343\Desktop\wpsdata.xlsx')
```
- 或者将反斜杠替换为双反斜杠 `\\`:
```python
df = pd.read_excel('c:\\User\\18343\\Desktop\\wpsdata.xlsx')
```
#### 2. 文件扩展名拼写错误
在引用中提到的路径中,文件扩展名为 `.xlxs`,这可能是拼写错误。正确的扩展名应为 `.xlsx`[^1]。
解决方法:
确保文件扩展名正确无误。例如:
```python
df = pd.read_excel(r'c:\User\18343\Desktop\wpsdata.xlsx')
```
#### 3. 文件实际不存在
即使路径格式正确,如果文件未保存到指定位置或已被删除,也会触发 `FileNotFoundError`[^2]。
解决方法:
- 确保文件存在于指定路径下。
- 在代码中添加检查逻辑以确认文件是否存在:
```python
import os
file_path = r'c:\User\18343\Desktop\wpsdata.xlsx'
if os.path.exists(file_path):
df = pd.read_excel(file_path)
else:
print(f"文件不存在: {file_path}")
```
#### 4. 当前工作目录问题
如果路径为相对路径(如 `'stu.csv'`),则需要确保当前工作目录与文件所在目录一致。否则,Python 无法找到文件[^2]。
解决方法:
- 使用绝对路径。
- 或者更改当前工作目录:
```python
import os
os.chdir(r'c:\User\18343\Desktop') # 更改工作目录
df = pd.read_excel('wpsdata.xlsx')
```
#### 5. 权限问题
在某些情况下,文件可能因权限不足而无法访问。
解决方法:
- 确保运行脚本的用户具有读取文件的权限。
- 如果问题仍然存在,尝试将文件复制到其他目录(如用户主目录)并重新读取。
---
### 示例代码
以下是一个完整的示例代码,结合了上述解决方案:
```python
import pandas as pd
import os
# 检查文件是否存在
file_path = r'c:\User\18343\Desktop\wpsdata.xlsx'
if os.path.exists(file_path):
try:
df = pd.read_excel(file_path)
print("文件读取成功!")
print(df.head())
except Exception as e:
print(f"读取文件时发生错误: {e}")
else:
print(f"文件不存在: {file_path}")
```
---
###
2016年阿里天池大赛,也是中国高校第一届大数据挑战赛的数据。数据包括两个表,分别是用户行为表mars_tianchi_user_actions.csv和歌曲艺人表mars_tianchi_songs.csv。大赛开放抽样的歌曲艺人数据,以及和这些艺人相关的6个月内(20150301-20150831)的用户行为历史记录。选手需要预测艺人随后2个月,即60天(20150901-20151030)的播放数据。. 对歌曲艺人数据mars_tianchi_songs进行处理,统计出艺人的个数以及每个艺人的歌曲数量。输出文件格式为exp2_1.csv,第一列为艺人的ID,第二列为该艺人的歌曲数目。最后一行输出艺人的个数。
根据题目要求,我们需要对歌曲艺人表进行处理,统计出艺人的个数以及每个艺人的歌曲数量。这里以Python为例,具体代码实现如下:
```python
import pandas as pd
# 读取歌曲艺人表
song_data = pd.read_csv('mars_tianchi_songs.csv')
# 按照艺人id进行分组,统计歌曲数量
artist_song_count = song_data.groupby('artist_id').size().reset_index(name='song_count')
# 将结果输出到exp2_1.csv文件中,并输出艺人的个数
artist_count = len(artist_song_count)
artist_song_count.to_csv('exp2_1.csv', index=False)
with open('exp2_1.csv', 'a') as f:
f.write(f'\n艺人的个数,{artist_count}')
```
上述代码中,首先读取了歌曲艺人表。然后按照艺人id进行分组,统计歌曲数量。最后,将结果输出到exp2_1.csv文件中,并输出艺人的个数。注意,在输出文件最后一行的时候,需要使用文件操作函数(如open函数)将内容追加到文件末尾。
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