pycharm中sklearn和pandas使用
一、pycharm设置
1.实用插件：
1）rainbow brackets：彩色括号
2）material theme UI：外观主题
3）idea vim：vim风格编辑器
4）中文语言包
5）csv：轻量csv文件编辑器
6）Translation：中文翻译
2.启动故障：
pycharmjava.util.concurrent.CompletionException: java.net.BindException: Address already in use: bind
解决方法1：重启
解决方法2：管理员打开cmd并执行
net stop winnat
net start winnat
二、sklearn使用
1.文档及使用帮助
2.全局设置
randomstate参数不在各函数中指定，在main函数中使用
np.random.seed(42)#设置全局伪随机种子
使结果可复制
3.分类器使用
sklearn.tree.DecisionTreeClassifier()：
参数criterion表示特征选择准则，默认gini得到CART树，entropy得到ID3树，其他参数主要用于预剪枝
sklearn.svm.SVC（LinearSVC）：分类支持向量机：核函数 径向基（线性函数）；基于 libsvm（liblinear）；多分类策略 一对一（一对多）
sklearn.discriminant_analysis.LinearDiscriminantAnalysis(QuadraticDiscriminantAnalysis):线性（二次）判别分析；线性（二次）决策边界
sklearn.ensemble.AdaBoostClassifier(BaggingClassifier,GradientBoostingClassifier,RandomForestClassifier)：集成分类器 AdaBoost-SAMME.R（Bagging，梯度提升，随机森林）；基分类器 CART树（一致，，一致）；集成数 最大50（10，100，100）
sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier：kNN，默认k值为5，欧氏距离，平均权重
sklearn.naive_bayes.GaussianNB：高斯分布朴素贝叶斯，用于连续变量，也可以分别假设为多项式分布和伯努利分布
from sklearn.neural_network. MLPClassifier：多层感知机，默认100隐藏层，relu激活函数，adam随机梯度下降
sklearn.linear_model.LogisticRegression(RidgeClassifier)：线性模型 逻辑回归； 基于 lbfgs算法；多类策略 OVR
4.指标使用
sklearn.model_selection.cross_validate：返回分类器运行时间和给定指标下性能，关键参数为分类器对象，样本数据，样本目标，交叉验证形式cv，指标。cv为任意形式的train/test ndarray（默认为分层5折交叉验证），指标为返回指定字符串的列表、函数、字典等。（默认为准确率）
sklearn.model_selection.cross_val_score:只返回指标性能，其他一致
5.预处理
sklearn的分类器无法处理直接处理离散变量，如果直接使用分类器在含离散变量的数据集上进行训练，则其分类性能会直接置NaN。
常用预处理方法加以解决，包括独热编码OneHotEncoder(少数情况下，可以使用pandas.get_dummies函数)或顺序编码OrdinalEncoder
在使用前注意其参数设置，使用fit_transform()函数获取（注意返回为ndarray，所以在使用pandas.dataframe时，传入参数为data.values）
fit_transform(data.values)
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder,OrdinalEncoder
onehot_ec = OneHotEncoder(sparse=False, handle_unknown='ignore')
系统路径名分割os.path.split()[1]得到实际文件名.后缀名
正则表达式删除含若干空格和一个问号的字符串r'\s*\?'
6.数据填补
from sklearn.impute import SimpleImputer简单缺失值填补，默认以列均值填补np.nan
三、Pandas使用
1.遍历循环读取多个csv文件
2.dataframe
drop函数：不改变原dataframe返回删除指定索引数据的新dataframe，参数:参数 columns=[索引名] axis=0or1 （0为行索引，1为列索引）
read_csv函数:读取csv文件生成dataframe，重要参数：
header=None使用自然索引，不指定会使用第一行作为列索引；error_bad_lines=False,读取的数据格式不一致时不返回错误中断程序；delimiter='分隔符':字符串，默认为逗号，不同文件会使用空格，分号分割数据，空格应当使用'delimiter=\\s+'以避免分割空格数不一致导致的格式问题
创建空dataframe：
df = pd.DataFrame(column=[index_list])#列表
在末尾插入一行列表：
df.loc[len(df)] = [value_list_row]#列表
添加一列：
dataframe是二维数据结构，可以视为｛列索引:值的列表｝的字典，添加一列直接使用
df[index] = [value_list_column]#列表
numpy的argsort函数返回索引后倒序
x = np.array([3, 1, 2])
ascending = np.argsort(x)
descending = ascending[::-1]