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本题添加时间：2023/7/2 17:02:00
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bin_1=pd.cut(price,bins=5)
d1={“price”:car_data[“price”],”bin”:bin_1}
p1=pd.DataFrame(data=d1)
print(“等宽分箱结果:\n%s”%p1[0:20])
print(“等宽分箱频数分布:\n%s”%bin_1.value_counts())

答案是:将变量price进行等宽分箱，设定组数为5，将原变量和等宽分箱结果合并进一个数据框，输出前20位等宽分箱结果，输出等宽分箱频数分布

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 model_all = GradientBoostingClassifier(random_state=0) model_all.fit(X=train_x, y=train_y) feature_imp = p
2、请写出下方代码的功能 pearson = pd.Series(name="pearson correlation") for i in train_x: pearson[i] = pearsonr(train_y, train
3、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
4、请写出下方代码的功能 data_1 = copy.deepcopy(data)
5、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())


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