《Python数据分析与数据化运营》第二版勘误

本书默认已经修正了第一版遇到的所有问题,因此以下勘误仅限于第二版。有关第一版的勘误,请见“《Python数据分析与数据化运营》第一版勘误”。

最近更新时间:2019-09-21

1.P108 第二段文字中,英语、数据、语文成绩……中的“数据”应为“数学”。
2.P149 最下面使用聚类算法离散化的amount2的值应该是4个,对应的数据也应该是4个值。
3.P93 页面顶部描述文字中,“通过df.null方法找到所有数据..”中的df.null应该改为df.isnull()
4.P396页,模型训练-交叉验证 章节的代码中的“cv_score = cross_val_score(model_gdbc”应该改为“cv_score = cross_val_score(model_vot”
5.P179 最底部最后一行的文字表述中“不能直接fit到klearn的K-Means模”中的“klearn”应为“sklearn”
6.P198 左侧靠中间位置的文本描述中,(1)部分, “此时的回归模型及其不稳定且方差较大” 中的“及其”应为“极其”
7.P347 步骤5 模型训练 - 建立pipeline中用到的模型对象 模块中缺少pipeline的代码段

1.P108 第二段文字中,英语、数据、语文成绩……中的“数据”应为“数学”。

解释:如下图圆圈处文字微信图片_20190628132827
2.P149 最下面的amount2的值应该是4个,对应的数据也应该是4个值。
4类聚类群体
使用聚类法实现离散化,k=4,那么应该代表4类数据,对应的唯一值应该是0,1,2,3

3.P93 页面顶部描述文字中,“通过df.null方法找到所有数据..”中的df.null应该改为df.isnull()
在描述缺失值的方法中,页面顶部描述文字中,“通过df.null方法找到所有数据..”中的df.null应该改为df.isnull(),如下图:python_isnull

3.4.P396页,模型训练-交叉验证 章节的代码中的“cv_score = cross_val_score(model_gdbc”应该改为“cv_score = cross_val_score(model_vot”

P396页,模型训练-交叉验证 章节的代码:
> cv_score = cross_val_score(model_gdbc, x_smote_resampled, y_smote_resampled, cv=cv)
应该改为:
> cv_score = cross_val_score(model_vot, x_smote_resampled, y_smote_resampled, cv=cv)
这是对集成模型的交叉检验的测试,而非单个模型。

5.P179 最底部最后一行的文字表述中“不能直接fit到klearn的K-Means模”中的“klearn”应为“sklearn”
最底部最后一行的文字表述中“不能直接fit到klearn的K-Means模”中的“klearn”应为“sklearn”,缺少一个字符s,即sklearn。

6.P198 左侧靠中间位置的文本描述中,(1)部分, “此时的回归模型及其不稳定且方差较大” 中的“及其”应为“极其”
左侧靠中间位置的文本描述中,(1)部分, “此时的回归模型及其不稳定且方差较大” 中的“及其”应为“极其”,此为文字用词错误。

7.P347 步骤5 模型训练 - 建立pipeline中用到的模型对象 模块中缺少pipeline的代码段
在 P347 步骤5 模型训练 - 建立pipeline中用到的模型对象 模块中,只有已经构建好的每个model,而没有pipelines,如下图:
未标题-1

正确的应为:
model_etc = ExtraTreesClassifier() # ExtraTree,用于EFE的模型对象
model_rfe = RFE(model_etc) # 使用RFE方法提取重要特征
model_lda = LinearDiscriminantAnalysis() # LDA模型对象
model_rf = RandomForestClassifier() # 分类对象
# ============== 这里开始增加 ==============
# 构建带有嵌套的pipeline
pipelines = Pipeline([
('feature_union', FeatureUnion( # 组合特征pipeline
transformer_list=[
('model_rfe', model_rfe), # 通过RFE中提取特征
('model_lda', model_lda), # 通过LDA提取特征
],
transformer_weights={ # 建立不同特征模型的权重
'model_rfe': 1, # RFE模型权重
'model_lda': 0.8, # LDA模型权重
},
)),
('model_rf', model_rf), # rf模型对象
])
# ============== 到这里增加结束 ==============


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《《Python数据分析与数据化运营》第二版勘误》有12个想法

  1. 宋老师你好,在3.2.3代码python标志转化实操中,使用了sklearn进行标志转换。在我使用后发现它会出现 could not convert string to float: ‘middle’的错误,我再去看了第一版的代码,也和第二版相同,不知道这个问题要怎么解决。

    1. Hi,钰文。从报错来看,记录里面由于是字符串类型,无法直接转换为数值型,所以报错。你方便扫描加我微信吗?具体把问题发给我看下。

  2. P396页,模型训练-交叉验证 章节的代码:
    > cv_score = cross_val_score(model_gdbc, x_smote_resampled, y_smote_resampled, cv=cv)
    是否应该是
    > cv_score = cross_val_score(model_vot, x_smote_resampled, y_smote_resampled, cv=cv)

  3. 4.1.6 聚类分析这里发现一个勘误, “字符串型特征(IS_ACTIVE)代表一个分类型变量,不能直接fit到klearn的K-Means模型中” 之类klearn 应该为 sklearn

  4. 4.2.4 节, (1)部分, “此时的回归模型及其不稳定且方差较大” — “及其”–>“极其”

  5. 4.2 回归分析-案例:大型促销活动前的销售预测
    pre_y_list = [model.fit(X_train, y_train).predict(X_test) for model in model_list] # 各个回归模型预测的y值列表

    TypeError: must be real number, not str
    应该是model_list的问题,希望发布纠错代码

    1. 你好。我测试了下代码,是可以正常运行的。

      你的报错我没有遇到,我的是python3.7版本。你方便的话加我微信,详细描述下到底如何出现这个问题的吧。或者你在地下把你的python版本、执行错误截图等发一下,我看下。谢谢。

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