天池XGBoost

地址

重写柱状图代码：我没考虑复杂度，只考虑直观理解

原文统计地点是否降雨来画柱状图实在是太麻烦了，我重写了一下。最麻烦的就是数据处理。我的思路是：

1. 首先取下雨的全部数据data[data['RainTomorrow'] == 'Yes']

2. 然后对地点进行分组groupby('Location').size()。不加size()没输出的，没加的结果：

   <pandas.core.groupby.generic.DataFrameGroupBy object at 0x000001FEF989EEE0>
   

3. 最后加上列数量和列名reset_index(name='Count')。这句不加的结果是这样：

   Location
   Adelaide         513
   Albany           665
   Albury           454
   AliceSprings     169
   BadgerysCreek    425
   

4. 总结123，下雨和没下雨的数据就为：

   data_LocYes = data[data['RainTomorrow'] == 'Yes'].groupby('Location').size().reset_index(name='Count')
   data_LocNo = data[data['RainTomorrow'] == 'No'].groupby('Location').size().reset_index(name='Count')
   

   输出结果：

   	Location	Count
   0	Adelaide	513
   1	Albany	665
   2	Albury	454
   3	AliceSprings	169
   4	BadgerysCreek	425
   

5. 然后进行可视化：

   plt.figure(figsize=(15,15))plt.subplot(1,2,1)
   plt.title('RainTomorrow')
   sns.barplot(y = data_LocYes['Location'], x = data_LocYes['Count'], color = "red")plt.subplot(1,2,2)
   plt.title('Not RainTomorrow')
   sns.barplot(y = data_LocNo['Location'], x = data_LocNo['Count'], color = "blue")plt.show()
   

标签编码

感觉官方少了一句标签编码的代码，不然会报错

data['ColumnName'] = data['ColumnName'].map({'Yes': 1, 'No': 0})
data['ColumnName'] = data['ColumnName'].apply(lambda x: 1 if x == 'Yes' else 0) # 或者这一句