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本题添加时间：2023/7/2 17:01:00
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pearson = pd.Series(name="pearson correlation")
for i in train_x:
pearson[i] = pearsonr(train_y, train_x[i])[0]
var_cor = pearson.abs() > 0.5

答案是:建立pearson序列，使用for循环，调用scipy.stats库中的pearsonr()函数，分别计算train_x中的每个变量与train_y的相关系数，并存入pearson序列中。判断pearson序列中符合“绝对值大于0.5”这一条件，得到逻辑值序列var_cor。

出自 国家开放大学大数据预处理复习题  国家开放大学系统

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1、请写出下方代码的功能 dt_example = pd.Series("") dt_example[0] = "2020/01/20" dt_example[1] = "2020/02/20" dt_example = pd.to_d
2、请写出下方代码的功能 data_1 = copy.deepcopy(data)
3、请写出下方代码的功能 car_data = pd.read_csv(r"d:cardata.csv",header=0) v1_fill = car_data["v1"].fillna(car_data["v1"].median())
4、请写出下方代码的功能 train, test = train_test_split(data, test_size=0.3)
5、请写出下方代码的功能 scaler = StandardScaler() new_data = scaler.fit_transform(mydata) print(pd.DataFrame({"Scale":scaler.scal


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