步骤1:读取一行数据 在这一步中,我们使用内置函数input来获取用户输入的一行数据,并将其存储在变量data中。input函数会将用户输入的内容作为字符串返回。 步骤2:分隔数据 我们使用Python字符串的split方法来将字符串按空格进行分隔。这将返回一个列表,其中包含分隔后的数据。我们将这个列表存储在变量split_data中。 步...
Python 数据分割函数 12defsplit_data(data, prob):3"""分割数据4split data into fractions [prob, 1 - prob]"""5results =[], []6forrowindata:7"""8这里对数据的迭代是有序的9但是数据被放在测试集和训练集的可能性是随机的10"""11results[0ifrandom.random() < probelse1].append(row)12"""...
用open方法导入文件“sketch.txt”后,用split()方法进行分割: >>>importos>>> os.chdir('C:/Python33/HeadFirstPython/chapter3')>>> data=open('sketch.txt')>>>foreach_lineindata: (role,spoken)=each_line.split(':',1)#使用split方法分割行数据print(role,end='')print('said:',end='')print...
separated_data='John,Doe,30'extracted_value=separated_data.split(',')[0]# 提取的值为 'John' 1. 2. 3. 如果数据是JSON格式的,可以使用json库来解析数据,并使用键来选择所需的值。 importjson separated_data='{"name": "John", "age": 30}'parsed_data=json.loads(separated_data)extracted_value...
正是由于seaborn的这些特点,在进行EDA(Exploratory Data Analysis, 探索性数据分析)过程中,seaborn往往更为高效。然而也需指出,seaborn与matplotlib的关系是互为补充而非替代:多数场合中seaborn是绘图首选,而在某些特定场景下则仍需用matplotlib进行更为细致的个性化定制。
10. os.path.split(path) 含义:传入一个完整的path路径,将其拆分为绝对路径和文件名2部分; 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 path1=r"C:\Users\黄伟\Desktop\publish\os模块\a.jpg"os.path.split(path1) 结果如下: 11. os.path.dirname(path) ...
# 重新划分X = df_model.drop(['customerID', 'Churn'], axis=1)y = df_model['Churn']# 分层抽样X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0, stratify=y)print(X_train.shape, X_test.shape, y_train.shape, y_test.shape)#修正索引...
data = data[~((data < (Q1 - 1.5 * IQR)) | (data > (Q3 + 1.5 * IQR))).any(axis=1)] print("去除异常值后的数据:") print(data.describe()) 3. 数据标准化 数据标准化是将不同尺度的特征转换为统一尺度,提高模型的收敛速度和预测的准确性。
split()函数应用示例 2.1 数据读取 需求:将Anno 这一列进行拆分成:Gene Transcript Exon panel_data = pd.read_csv("panel.bed", sep="\t") 2.2 expand=False 只分割字符串,不分列 panel_split = panel_data['Anno'].str.split(":") 2.3 expand=True 分割字符串,分列 panel_split = panel_data['Ann...
feature_class = data[a].value_counts() #特征有多少种可能 gain = 0 for v in feature_class.keys(): weight = feature_class[v]/data.shape[0] Ent_v = cal_information_entropy(data.loc[data[a] == v]) gain += weight*Ent_v