天池新人实战赛之[离线赛](转)

import pandas as pd

import re 

# pandas 读取商品子集(P)train_item=pd.read_csv('tianchi_fresh_comp_train_item.csv') 

# 查看商品子集数据的数量 

train_item['item_id'].count()# 查看商品子集前10条的数据 

train_item.head(10) 

 # 读取用户商品交互数据(D)train_user=pd.read_csv('tianchi_fresh_comp_train_user.csv') 

# 查看用户商品交互数据数量 

train_user['user_id'].count() 

# 查看用户商品交互数据的前10条train_user.head(10) 

 # 查看每一列的异常值 

train_user.apply(lambda x : sum(x.isnull()))

 # 查看日期和行为数据 

train_user['time'].value_counts()train_user['behavior_type'].value_counts()

# 筛选出 behavior_type==3,即加入购物车数据 

train_user = train_user[train_user['behavior_type']==3]

train_user['behavior_type'].value_counts()

 # 筛选出12月18日一天的数据

regex = re.compile(r'^2014-12-18+ \d+$')

def date(column): 

           if re.match(regex,column['time']): 

                  date,hour = column['time'].split(' ')  

                  return date 

           else: return 'null'

train_user['time'] = train_user.apply( date , axis=1)

train_user = train_user[(train_user['time'] == '2014-12-18')]train_user.head(10)

 # 删除掉多余项 

train_user = train_user.drop(['user_geohash'] , axis=1)train_user = train_user.drop(['item_category'] , axis=1)train_user = train_user.drop(['behavior_type'] , axis=1)train_user = train_user.drop(['time'],axis=1)

 # 查看结果数据集 

train_user['item_id'].count() 

# 生成sample_submission.csv 文件,保存train_user.to_csv('sample_submission.csv',index=False)print('completed!')


最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 151,829评论 1 331
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 64,603评论 1 273
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 101,846评论 0 226
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 42,600评论 0 191
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 50,780评论 3 272
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 39,695评论 1 192
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,136评论 2 293
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 29,862评论 0 182
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 33,453评论 0 229
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 29,942评论 2 233
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 31,347评论 1 242
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 27,790评论 2 236
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,293评论 3 221
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 25,839评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,448评论 0 181
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 34,564评论 2 249
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 34,623评论 2 249