第1关：数据关联与分组计算
任务描述
读取’表5-3.xlsx'数据集，其中表格字段信息具体如下： 单品编码、单品名称、分类编码、分类名称 读取'表5-4.xlsx'数据集，其中表格字段信息具体如下： 销售日期、扫码销售时间、单品编码、销量(千克)、销售单价(元/千克)、销售类型、是否打折销售 任务如下： （1）表5-3和表5-4，以单品编码作为关联字段，进行内连接，合并为一个完整数据表。 （2）在此基础上，计算6个蔬菜品类每天的销售量和销售额。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：1.数据框关联，2.分组统计。
编程要求
根据提示，在右侧编辑器补充代码，计算并输出数组的平均值和最大值。
def return_values(): import pandas as pd A=pd.read_excel('表5-3.xlsx') B=pd.read_excel('表5-4.xlsx') ''' A和B读取的表5-3、表5-4数据框，以单品编码作为关联字段，进行内连接， 合并为一个完整数据表，记为C ''' C=pd.merge(A, B, on='单品编码', how='inner') ''' 计算销售额：销量(千克)*销售单价(元/千克)，在C中增加一个字段“销售额” ''' C['销售额']=C['销量(千克)'] * C['销售单价(元/千克)'] ''' 用groupby分组统计函数，计算计算6个蔬菜品类每天的销售量res_Volume和销售额res_Amount ''' res_Volume=C.groupby(['销售日期', '分类名称'])['销量(千克)'].sum() res_Amount=C.groupby(['销售日期', '分类名称'])['销售额'].sum() return(C,res_Volume,res_Amount)第2关：数据映射、离散化、去重、样本均衡与特征选择
任务描述
读取’data.xlsx'数据集，其中表格字段信息具体如下： 自变量28个，分别用x1-x27表示，其中x1为日期序号；x3、x4、x10、x11为状态变量，只取两个值：0或1； 剩余的自变量均为连续型取值变量。 因变量1个，用y表示，取值为0或4001 任务如下： （1）对累计变量做离散化处理，离散区间为 [-1,0,当日最大值0.25,当日最大值0.5,当日最大值*0.75,当日最大值]。 同时对每个离散区间依次用0、1、2、3、4来表示。如果整个变量只取一个值，则不用做离散化。 （2）对故障标签值进行映射操作，即0→0，4001→1。 （3）经过前面的两步，数据集中会有不少重复记录，删掉重复的记录。 （4）经过前面三步得到的数据集，我们作为训练集。训练集中故障标签为1的记录，应该是少数的（故障类）， 而为0的记录是占大多数的，存在类样本不均衡的问题，需要对样本进行均衡处理。 （5）在第（4）步的基础上，作特征选择（特征重要度方法），并对比梯度提升决策树、逻辑回归和支持向量机回归模型的分类效果。
相关知识
为了完成本关任务，你需要掌握：映射、离散化、去重、样本均衡与特征选择。
def return_values(): import pandas as pd import numpy as np ''' 1.读取数据 ''' A=pd.read_excel('data.xlsx') ''' 2.因变量映射处理，并覆盖原来的因变量 ''' A['y']=A['y'].map({0: 0, 4001: 1}) ''' 3.累计变量离散化处理，先定义一个函数，然后调用函数依次对每个变量进行处理,覆盖原来的变量 ''' def num_cut(A,field): if sum(A[field].values)!=0: r=pd.cut(A[field], bins=[-1, 0, A[field].max()*0.25, A[field].max()*0.5, A[field].max()*0.75, A[field].max()], labels=[0, 1, 2, 3, 4]) #请填写完整 else: r=A[field].values return r A['x2']=num_cut(A,'x2') A['x5']=num_cut(A,'x5') A['x6']=num_cut(A,'x6') A['x7']=num_cut(A,'x7') A['x8']=num_cut(A,'x8') A['x9']=num_cut(A,'x9') A['x12']=num_cut(A,'x12') A['x13']=num_cut(A,'x13') A['x14']=num_cut(A,'x14') A['x15']=num_cut(A,'x15') A['x16']=num_cut(A,'x16') A['x17']=num_cut(A,'x17') A['x18']=num_cut(A,'x18') A['x19']=num_cut(A,'x19') A['x20']=num_cut(A,'x20') A['x21']=num_cut(A,'x21') A['x22']=num_cut(A,'x22') A['x23']=num_cut(A,'x23') A['x24']=num_cut(A,'x24') A['x25']=num_cut(A,'x25') A['x26']=num_cut(A,'x26') A['x27']=num_cut(A,'x27') A=A.drop_duplicates() ''' 4.物理方法进行均衡处理，就是直接对类别少的类数据，重复复制，也可以通过其他方法进行处理 ''' A_1=A.iloc[A.iloc[:,-1].values==1,:] n=int(len(A_1)) for i in range(n): A_1=pd.concat([A_1, A_1], axis = 0) A_0=A.iloc[A.iloc[:,-1].values==0,:] A=pd.concat([A_1, A_0], axis = 0) ''' 5.因变量和自变量定义 ''' Y=A.iloc[:,-1] X=A.iloc[:,1:-1] ''' 6.训练集和测试集的划分 ''' from sklearn.model_selection import train_test_split x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, Y, test_size=0.2, random_state=4) ''' 7.特征重要度方法识别重要特征，可以尝试其他方法，获取重要特征 ''' from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier # 新版本方法 model = GradientBoostingClassifier(random_state=0) # 建立梯度增强分类模型对象 model.fit(x_train,y_train) rv=model.score(x_train,y_train) y_pre=model.predict(x_test) te=y_test.values-y_pre r=len(te[te==0])/len(te) res=pd.DataFrame({'y_test':y_test.values,'y_pre':y_pre}) f=model.feature_importances_ f=np.round(f,2) ''' 8.获取重要特征列index序号，所谓重要特征是指重要度大于0的特征 ''' importance_index=[i for i in range(len(f)) if f[i] > 0] ''' 9.基于重要特征进行模型检验 ''' model.fit(x_train.iloc[:,importance_index],y_train) rv1=model.score(x_train.iloc[:,importance_index],y_train) y_pre=model.predict(x_test.iloc[:,importance_index]) te=y_test.values-y_pre r1=len(te[te==0])/len(te) from sklearn.linear_model import LogisticRegression as LR lr = LR() #创建逻辑回归模型类 lr.fit(x_train.iloc[:,importance_index],y_train) #训练数据 rv2=lr.score(x_train.iloc[:,importance_index],y_train) y_pre=lr.predict(x_test.iloc[:,importance_index]) te=y_test.values-y_pre r2=len(te[te==0])/len(te) from sklearn import svm clf = svm.SVC(kernel='rbf') clf.fit(x_train.iloc[:,importance_index],y_train) rv3=clf.score(x_train.iloc[:,importance_index],y_train) y_pre=clf.predict(x_test.iloc[:,importance_index]) te=y_test.values-y_pre r3=len(te[te==0])/len(te) ''' 评估指标：特征选择后，梯度提升决策树、逻辑回归和支持向量机回归模型的模型准确率和测试准确率 ''' return(rv1,r1,rv2,r2,rv3,r3)