karim.m10 نشر 12 مارس 2023 أرسل تقرير مشاركة نشر 12 مارس 2023 السلام عليكم لو سمحت الكود ده مش بطلع error بس ما بيطلع output اصلا و اذا سمحت ممكن شرح الكود # This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed # It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python # For example, here's several helpful packages to load import numpy as np # linear algebra import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv) from dataprep.eda import plot, plot_correlation, create_report, plot_missing # Input data files are available in the read-only "../input/" directory # For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list all files under the input directory import os for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/working'): for filename in filenames: print(os.path.join(dirname, filename)) # You can write up to 20GB to the current directory (/kaggle/working/) that gets preserved as output when you create a version using "Save & Run All" # You can also write temporary files to /kaggle/temp/, but they won't be saved outside of the current session nRowsRead = None # specify 'None' if want to read whole file df = pd.read_csv("C:/Users/karee/OneDrive/Desktop/liver.csv", delimiter=';', encoding = "ISO-8859-1", nrows = nRowsRead) df.dataframeName ="liver.csv" nRow, nCol = df.shape print(f'There are {nRow} rows and {nCol} columns') df.head() df.isnull().sum() plot(df) plot(df, "1988") plot(df, "2021") print(plot(df, "2021")) print(plot(df, "1988")) liver.csv 1 اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Kais Hasan نشر 12 مارس 2023 أرسل تقرير مشاركة نشر 12 مارس 2023 من فضلك هل يمكنك توضيح كيف تقوم بتشغيله، قد يكون الخطأ من طريقة التشغيل. اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Mustafa Suleiman نشر 12 مارس 2023 أرسل تقرير مشاركة نشر 12 مارس 2023 الكود يقوم بتحليل بيانات ملف "liver.csv" الموجود في المسار "C:/Users/karee/OneDrive/Desktop/" باستخدام مكتبات باندا Pandas و نامباي Numpy و dataprep.eda. ويتم استيراد المكتبات المذكورة أعلاه ثم يتم تحميل الملف "liver.csv" في DataFrame باستخدام الأمر pd.read_csv. يتم تعيين متغير nRowsRead إلى None ، وهو يعني أنه سيتم قراءة جميع الصفوف في الملف csv. يتم تخزين العدد الكلي للصفوف والأعمدة في المتغير nRow و nCol على التوالي. ثم يتم طباعة عدد الصفوف والأعمدة باستخدام print (). يليه عرض الصفوف الأولى من البيانات باستخدام df.head (). ثم الاستدلال على وجود القيم الناقصة في DataFrame باستخدام df.isnull ().sum () وتقوم الدالة بإعطاء مجموع القيم الناقصة في كل عمود. أخيرًا طباعة بعض التحليلات البيانية على DataFrame باستخدام الدالة plot () من مكتبة dataprep.eda. و يتم تمرير المتغير df إلى الدالة plot () ثم تمرير السنة (1988) و (2021) كمتغيرات لتنفيذ بعض التحليلات. ولا يوجد مخرج (Output) من هذا الكود ، لذلك لا يتم طباعة أي شيء في الإخراج. اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 karim.m10 نشر 13 مارس 2023 الكاتب أرسل تقرير مشاركة نشر 13 مارس 2023 انا لم افهم من السطر ١٢ ال ١٥ liver_transplant liver.csv اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 Mustafa Suleiman نشر 13 مارس 2023 أرسل تقرير مشاركة نشر 13 مارس 2023 بتاريخ منذ ساعة مضت قال Karim Mamdouh: انا لم افهم من السطر ١٢ ال ١٥ ما يحدث في كل من الأسطر 12 و 15: في السطر 12، يتم تحميل ملف البيانات باستخدام الدالة pd.read_csv() من مكتبة pandas. تم تحديد المسار الذي يوجد به ملف البيانات في هذا السطر: "C:/Users/karee/OneDrive/Desktop/liver.csv". يتم قراءة الملف باستخدام المحدد delimiter الذي هو الفاصل المستخدم بين الحقول في الملف، وهو ؛ في هذه الحالة. يتم تحديد ترميز الملف باستخدام encoding ، وهو "ISO-8859-1" في هذه الحالة. تم تحديد عدد الصفوف التي يجب قراءتها في ملف البيانات باستخدام متغير nRowsRead. إذا تم تعيين nRowsRead إلى None، فسيتم قراءة جميع الصفوف. في السطر 15، يتم عرض المخططات الخاصة بالبيانات باستخدام الدالة plot() من dataprep.eda library. ويتم تمرير dataframe المحمل في السطر 12 إلى الدالة. ثم عرض المخططات التي تظهر توزيع البيانات والارتباطات بين الأعمدة في البيانات. يتم استدعاء هذه الدالة مرتين في السطر 15، مرة لعرض المخططات الخاصة بعام 2021 ومرة أخرى لعرض المخططات الخاصة بعام 1988. وطباعة هذه المخططات في الإخراج الناتج من البرنامج باستخدام دالة print(). اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
0 karim.m10 نشر 13 مارس 2023 الكاتب أرسل تقرير مشاركة نشر 13 مارس 2023 انا لم افهم من السطر ١٢ ال ١٥ اقتباس رابط هذا التعليق شارك على الشبكات الإجتماعية More sharing options...
السؤال
karim.m10
السلام عليكم لو سمحت الكود ده مش بطلع error بس ما بيطلع output اصلا و اذا سمحت ممكن شرح الكود
# This Python 3 environment comes with many helpful analytics libraries installed
# It is defined by the kaggle/python Docker image: https://github.com/kaggle/docker-python
# For example, here's several helpful packages to load
import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
from dataprep.eda import plot, plot_correlation, create_report, plot_missing
# Input data files are available in the read-only "../input/" directory
# For example, running this (by clicking run or pressing Shift+Enter) will list all files under the input directory
import os
for dirname, _, filenames in os.walk('/kaggle/working'):
for filename in filenames:
print(os.path.join(dirname, filename))
# You can write up to 20GB to the current directory (/kaggle/working/) that gets preserved as output when you create a version using "Save & Run All"
# You can also write temporary files to /kaggle/temp/, but they won't be saved outside of the current session
nRowsRead = None # specify 'None' if want to read whole file
df = pd.read_csv("C:/Users/karee/OneDrive/Desktop/liver.csv", delimiter=';', encoding = "ISO-8859-1", nrows = nRowsRead)
df.dataframeName ="liver.csv"
nRow, nCol = df.shape
print(f'There are {nRow} rows and {nCol} columns')
df.head()
df.isnull().sum()
plot(df)
plot(df, "1988")
plot(df, "2021")
print(plot(df, "2021"))
print(plot(df, "1988"))
liver.csv
رابط هذا التعليق
شارك على الشبكات الإجتماعية
5 أجوبة على هذا السؤال
Recommended Posts
انضم إلى النقاش
يمكنك أن تنشر الآن وتسجل لاحقًا. إذا كان لديك حساب، فسجل الدخول الآن لتنشر باسم حسابك.