标签：数据分析 1.38629412 non 1.3862940 前列腺癌 null 1.386294601 97

import pandas as pd
df = pd.read_table(r'C:\Users\HP\Downloads\prostate.data',engine="python",encoding="utf-8")
df

97 rows × 11 columns

一共97行，11列

df.info()

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 97 entries, 0 to 96
Data columns (total 11 columns):
Unnamed: 0    97 non-null int64
lcavol        97 non-null float64
lweight       97 non-null float64
age           97 non-null int64
lbph          97 non-null float64
svi           97 non-null int64
lcp           97 non-null float64
gleason       97 non-null int64
pgg45         97 non-null int64
lpsa          97 non-null float64
train         97 non-null object
dtypes: float64(5), int64(5), object(1)
memory usage: 8.4+ KB

在这个数据集中并没有缺失数据

boolmaping = {'T':'1','F':'0'}
df['trainbool'] = df['train'].map(boolmaping)
inplace = True
df

97 rows × 12 columns

trainbool是将T和F转化成bool值

df.head()

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import preprocessing

fig = plt.figure(figsize=(20,12))
corr = df.corr()
sns.heatmap(corr,annot=True)

<matplotlib.axes._subplots.AxesSubplot at 0x20d4bddc208>

标签：数据分析,1.38629412,non,1.3862940,前列腺癌,null,1.386294601,97
来源： https://blog.csdn.net/showmas/article/details/115732687

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