Важная информация
Показано с 1 по 1 из 1

Тема: Решение задачи на python, работа с таблицой

  1. #1 Решение задачи на python, работа с таблицой 
    Новичок
    Регистрация
    08.04.2018
    Сообщений
    3
    Сказал(а) спасибо
    0
    Поблагодарили 0 раз(а) в 0 сообщениях
    Помогите решить задачу на python с таблицей.

    Описание
    Самый простой способ извлечь из данных много информации в компактном виде - визуализация.
    В этом упражнении мы познакомимся с данными из игры Dota 2, построим несколько графиков и попробуем обнаружить зависимости.
    Вашей задачей будет использовать диаграмму рассеяния для обнаружения выбросов.

    Материалы:
    сайт не позволяет вложить таблицу и код помощи поэтому переходите по ссылке:
    [Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ] (Задача 3: Matplotlib и визуализация)

    Условие задачи
    Если нарисовать диаграмму рассеяния dire_xp против dire_gold, без фильтрации строк, где radiant_gold < 100000, то можно увидеть кластер выбросов в правом верхнем углу.
    Введите в форму ниже fight_id соответствующий любому из этих выбросов.

    Задача: вывести fight_id при 'dire_xp > 130000' и 'dire_gold > 100000' при этом 'radiant_gold < 100000'

    Мой код:

    import pandas as pd
    import matplotlib.pyplot as plt

    pd.DataFrame()


    table = pd.concat([
    pd.read_csv('C:\SberbankDota/train.csv', index_col=0),
    pd.read_csv('C:\SberbankDota/target.csv', index_col=0)
    ], axis=1)

    table['radiant_xp'] = table['r1_xp'] + table['r2_xp'] + table['r3_xp'] + table['r4_xp'] + table['r5_xp']
    table['dire_xp'] = table['d1_xp'] + table['d2_xp'] + table['d3_xp'] + table['d4_xp'] + table['d5_xp']
    table['dire_gold'] = table['d1_gold'] + table['d2_gold'] + table['d3_gold'] + table['d4_gold'] + table['d5_gold']
    table['radiant_gold'] = table['r1_gold'] + table['r2_gold'] + table['r3_gold'] + table['r4_gold'] + table['r5_gold']
    table['gold_diff'] = table['radiant_gold'] - table['dire_gold']
    table['dire_diff'] = table['dire_xp'] - table['dire_gold']

    table_truncated = table.query('radiant_gold < 100000')


    plt.figure(figsize=(9, 5)),
    plt.scatter(table_truncated['dire_xp'], table_truncated['dire_gold']),
    plt.show()

    table.query('130000 < dire_xp')
    table.query('110000 < dire_gold')


    print(table['dire_xp'])
    print(table['dire_gold'])
    print(table.query)





    Помогите решить задачу на python с таблицей.

    Описание
    Самый простой способ извлечь из данных много информации в компактном виде - визуализация.
    В этом упражнении мы познакомимся с данными из игры Dota 2, построим несколько графиков и попробуем обнаружить зависимости.
    Вашей задачей будет использовать диаграмму рассеяния для обнаружения выбросов.

    Материалы: сайт не позволяет вложить таблицу и код помощи поэтому переходите по ссылке:
    [Ссылки могут видеть только зарегистрированные пользователи. ]
    (Задача 3: Matplotlib и визуализация)

    Условие задачи
    Если нарисовать диаграмму рассеяния dire_xp против dire_gold, без фильтрации строк, где radiant_gold < 100000, то можно увидеть кластер выбросов в правом верхнем углу.
    Введите в форму ниже fight_id соответствующий любому из этих выбросов.

    Задача: найти такой fight_id у которого dire_xp и dire_gold находиться сверху справа на диаграмме рассеяния и при этом radiant_gold < 100000

    Мой код:

    pd.DataFrame()


    table = pd.concat([
    pd.read_csv('C:\SberbankDota/train.csv', index_col=0),
    pd.read_csv('C:\SberbankDota/target.csv', index_col=0)
    ], axis=1)

    table['radiant_xp'] = table['r1_xp'] + table['r2_xp'] + table['r3_xp'] + table['r4_xp'] + table['r5_xp']
    table['dire_xp'] = table['d1_xp'] + table['d2_xp'] + table['d3_xp'] + table['d4_xp'] + table['d5_xp']
    table['dire_gold'] = table['d1_gold'] + table['d2_gold'] + table['d3_gold'] + table['d4_gold'] + table['d5_gold']
    table['radiant_gold'] = table['r1_gold'] + table['r2_gold'] + table['r3_gold'] + table['r4_gold'] + table['r5_gold']
    table['gold_diff'] = table['radiant_gold'] - table['dire_gold']
    table['dire_diff'] = table['dire_xp'] - table['dire_gold']

    table_truncated = table.query('radiant_gold < 100000')


    plt.figure(figsize=(9, 5)),
    plt.scatter(table_truncated['dire_xp'], table_truncated['dire_gold']),
    plt.show()

    table_truncated = table.query('dire_xp > 120000')
    table_truncated = table.query('dire_gold > 80000')
    print(table_truncated)
    Последний раз редактировалось >Quiet Snow<; 08.04.2018 в 22:34. Причина: Дублирование
    Ответить с цитированием  
     

Информация о теме
Пользователи, просматривающие эту тему

Эту тему просматривают: 1 (пользователей: 0 , гостей: 1)

Похожие темы

  1. Решение задачи на python, работа с таблицой
    от Павел Мальцев в разделе Python
    Ответов: 0
    Последнее сообщение: 08.04.2018, 12:38
  2. Ответов: 3
    Последнее сообщение: 31.03.2018, 19:19
  3. Решение транспортной задачи
    от FelixMacintosh в разделе Visual Basic
    Ответов: 2
    Последнее сообщение: 10.12.2014, 16:01
  4. Готовое решение компонент OCX (исходники)
    от FelixMacintosh в разделе Visual Basic
    Ответов: 37
    Последнее сообщение: 19.02.2014, 23:35
  5. Транспортные задачи и задачи о назначениях и отбор
    от muzon45 в разделе Общие вопросы программирования
    Ответов: 0
    Последнее сообщение: 07.12.2013, 18:40
Ваши права
  • Вы не можете создавать новые темы
  • Вы не можете отвечать в темах
  • Вы не можете прикреплять вложения
  • Вы не можете редактировать свои сообщения
  •