标签:knn 数据分析 le df1 租房 pd category d2 d1
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_excel('jiemo.xls') # 导入当前文件夹下的58.csv数据文件 df=pd.DataFrame(data) df1=df.dropna() df1['平方']=df1['平方'].str.replace("㎡","") df1['价格/每平方米']=df1['价格']/df1['平方'].astype(int)
d1=df1['地址'] category = pd.Categorical(d1) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(category) d1=le.transform(d1) price = df1['价格/每平方米'] adress = d1 plt.scatter(price, adress) # x,y取值范围设置 # 可以过滤掉一部分脏数据 # 设置title和x,y轴的label plt.xlabel("price") plt.ylabel("adress") plt.show()
d1=df1['地址'] category = pd.Categorical(d1) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder() le.fit(category) d1=le.transform(d1) print(d1) d2=df1['朝向'] category = pd.Categorical(d2) le.fit(category) d2=le.transform(d2) print(d2) d3=df1['类型'] category = pd.Categorical(d3) le.fit(category) d3=le.transform(d3) print(d3) target=[] t2=[] feature=zip(d1,df1['平方'].astype(int),d2,d3) for i in df1['价格'].astype(int): target.append(i) for i in feature: t2.append(i)
[186 163 187 ... 235 231 231] [31 33 31 ... 33 31 33] [17 17 5 ... 17 2 39]
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier(n_neighbors=1) knn.fit(t2,target) knn.score(t2,target)
#0.8762793914246196
knn.predict([[167,80,2,2]])
数据地址:
链接:https://pan.baidu.com/s/1vxt87sgEHFYjCmuyUPPVHg
提取码:eo90
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标签:knn,数据分析,le,df1,租房,pd,category,d2,d1 来源: https://www.cnblogs.com/pythonz/p/11111648.html
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