python常用导入函数及其他操作备忘录

痛定思痛。 2024-04-19 09:14 37阅读 0赞

### python常用导入函数及其他操作备忘录 ###

*  python常用导入函数
 *  解压缩zip并读取csv文件
 *  查看缺失值
 *  权重系数取绝对值后排序（查看特征权重重要度）

# python常用导入函数 #

from IPython.display import display
    
    import numpy as np
    
    import pandas as pd
    from pandas import Series,DataFrame
    
    # 忽略警告
    import warnings
    warnings.filterwarnings('ignore')
    
    from PIL import Image  
    
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline  
    # 图片大小的两种方式
    plt.rcParams['figure.figsize'] = (14.0, 8.0)   
    plt.figure(figsize = (12,6))
    
    plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']     # 用来正常显示中文标签
    plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False       # 用来正常显示负号
    # 将横、纵坐标轴标准化处理，确保饼图是一个正圆，否则为椭圆
    plt.axes(aspect='equal')  
    
    # 设置x轴日期的显示格式:月-日 
    date_format = mpl.dates.DateFormatter("%m-%d")  
    ax.xaxis.set_major_formatter(date_format)
    
    # 设置x轴每个刻度的间隔个数，例：每7个数作为间隔
    xlocator = mpl.ticker.MultipleLocator(7)
    ax.xaxis.set_major_locator(xlocator)
    
    # 为了避免x轴刻度标签的紧凑，将刻度标签旋转45度
    plt.xticks(rotation=45)
    
    # 设置绘图风格（不妨使用R语言中的ggplot2风格）
    plt.style.use('ggplot') 
    
    # 调整子图之间的水平间距和高度间距
    plt.subplots_adjust(hspace=0.6, wspace=0.3)    
        
    %config ZMQInteractiveShell.ast_node_interactivity='all'   # nootbook使用
    
    from scipy import interp             # 线性插值
    
    from selenium import webdriver
    # 我的环境变量没有配置成功，每次都要调用路径的Chromedriver
    path = "D:/box/chromedriver_win32/chromedriver"
    browser = webdriver.Chrome(executable_path=path, options=webdriver.ChromeOptions())
    browser.get('http://www.baidu.com')
    
    from sklearn.tree import export_graphviz
    # 需要在电脑中安装Graphviz
    # https://graphviz.gitlab.io/_pages/Download/Download_windows.html
    # 然后将解压文件中的bin设置到环境变量中
    # 不过我手工在环境变量中添加了bin路径不行，运行下边这个语句
    import os
    os.environ["PATH"] += os.pathsep + 'D:/software/graphviz-2.38/release/bin/'  #注意修改你的路径
    
    # 数据集拆分为训练集和测试集
    from sklearn.model_selection import train_test_split
    X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3)
    
    # 标准化数据，使每个维度的特征数据均值为0，方差为1
    from sklearn.preprocessing import StandardScaler
    s = StandardScaler()
    x_train = s.fit_transform(X_train)
    x_test = s.transform(X_test)   # 前面fit后，后面只需要transform即可
    
    # Display TF info logs
    tf.logging.set_verbosity(tf.logging.INFO)

# 解压缩zip并读取csv文件 #

import pandas as pd
    pd.set_option('display.max_columns', 500)   # 显示最大列数，如果超出，省略号表示
    
    import zipfile
    with zipfile.ZipFile('KaggleCredit2.zip', 'r') as z:
        f = z.open('KaggleCredit2.csv')
        data = pd.read_csv(f, index_col=0)  # index_col=0表示不设置索引列，以默认数字0,1,2,3...
    data.head()

# 查看缺失值 #

data.isnull()                  # 缺失值判断：是缺失值返回True，否则范围False
    data.isnull().sum(axis=0)      # 缺失值计算：返回每列包含的缺失值的个数
    data.dropna()                  # 缺失值删除：直接删除含有缺失值的行
    data.dropna(inplace=True)      # 删除缺失值，并且用删除之后的数据替换掉原数据
    data.dropna(axis = 1)          # 缺失值删除列：直接删除含有缺失值的列
    data.dropna(how = 'all')       # 缺失值删除行：只删除全是缺失值的行
    data.dropna(thresh = n)        # 缺失值删除判断:保留至少有n个缺失值的行
    data.dropna(subset = ['C'])    # 缺失值删除列：删除含有缺失值的特定的列

# 权重系数取绝对值后排序（查看特征权重重要度） #

# 各个特征的权重系数
    pd.Series(lr.coef_[0],index=X.columns)   # cls.coef_[0]一维数组，否则会出错
    
    # 取绝对值并排序
    pd.Series(np.abs(lr.coef_[0]),index=X.columns).sort_values(ascending=False)  # 降序排列