技术标签： python 学习笔记
上一篇是分类填补缺失值，用了循环函数。这此呢，我们利用随机森林补充缺失数据。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
df=pd.read_csv('E:\\Users\\Administrator\\Desktop\\pythonNotebook\\train.csv',index_col=0)
data=df[['Survived', 'Pclass', 'Sex', 'Age', 'SibSp', 'Parch','Fare', 'Cabin', 'Embarked']]
#更改分类变量对应的值
data.loc[data['Sex']=='male','Sex']=0
data.loc[data['Sex']=='female','Sex']=1
#同理，更改Embarked对应的值
data.loc[data['Embarked']=='S','Embarked']=0
data.loc[data['Embarked']=='C','Embarked']=1
data.loc[data['Embarked']=='Q','Embarked']=2
te=data[data['Embarked'].notnull()]#非空的embarked对应的行
te_X=te[['Survived','Pclass','Sex','SibSp','Parch','Fare']]#设定输入的X
te_Y=te[['Embarked']]#设定输入的Y
te_X=te_X.astype(float)#转换数据类型，不转换成数值型的，到后面输入模型会报错。
te_Y=te_Y.astype(float)#转换数据类型，不转换成数值型的，到后面输入模型会报错。
tr=data[data['Embarked'].isnull()]
tr_X=tr[['Survived','Pclass','Sex','SibSp','Parch','Fare']].astype(float)
tr_Y=tr['Embarked'].astype(float)
fc=RandomForestClassifier()
fc.fit(te_X,te_Y)
pr=fc.predict(tr_X)
data[data['Embarked'].isnull(),'Embarked']=pr#将预测的缺失值补充到原来的缺失的位置这些问题标志着我后续研究的重点方向，需要我继续深入学习AVFoundation框架的使用，特别是其控制摄像头的具体方法，并探索如何将这些控制整合到机械臂的运动调整中，以确保最终拍摄出的视频质量符合预期。尽管目前市场上有许多稳定设备如平衡环架（gimbal）来辅助拍摄，以求达到稳定和多角度的拍摄效果，但在此篇文章中，我将探索一种独特的解决方案：通过将手机安装在机械臂的末端来进行拍摄，以实现那些传统方法难以捕捉的特殊视角。随着人工智能技术的不断进步和普及，AI与机器人的结合无疑将成为未来技术发展的重要趋势。
文章浏览阅读342次，点赞6次，收藏8次。党员之家服务系统小程序的功能已基本实现，主要包括首页、个人中心、学生管理、教师管理、任务信息管理、报名信息管理、任务排名管理、学习资料管理、每日打卡管理、交流信息管理、回复信息管理、积极分子管理、党员信息管理、交流论坛、系统管理等。论文主要从系统的分析与设计 、数据库设计和系统的详细设计等几个方面来进行论述，系统分析与设计部分主要论述了系统的功能分析、系统的设计思路，数据库设计主要论述了数据库的设计，系统的详细设计部分主要论述了几个主要模块的详细设计过程。
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