关于chatgpt:ChatGPT-作为-Python-编程助手

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简略的数据处理脚本

我认为一个好的终点是某种数据处理脚本。因为我打算让 ChatGPT 之后应用各种 Python 库编写一些机器学习脚本，这仿佛是一个正当的终点。

指标

首先，我想尝试加载数据集; 确保所有数据集值都是数值，或将其转换为数值; 查看缺失值; 并将数据集拆分为训练集和测试集。

提醒

编写一个 Python 脚本来执行以下操作：

1. • 将数据集从磁盘上的 csv 加载到 Pandas 数据帧 -
2. • 确保数据集齐全是数字;
3. • 将字符串值转换为数字，并在字典中跟踪此转换以供当前援用 – 检查数据帧中的缺失值，并为具备一个缺失值的任何记录插补缺失值; 齐全删除具备多个缺失值的记录 – 将数据集拆分为测试和训练集

4. 回应

- import pandas as pd

# Load dataset from csv to DataFrame
df = pd.read_csv('dataset.csv')

# Initialize dictionary to track string to numeric conversions
conversions = {}

# Convert string values to numeric and track conversions in dictionary
for col in df.columns:
    if df[col].dtype == object:
        conversions[col] = {val: i for i, val in enumerate(df[col].unique())}
        df[col] = df[col].map(conversions[col])

# Check for missing values
missing_values = df.isna().sum()

# Impute missing values for records with one missing value
for col in missing_values[missing_values == 1].index:
    df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)

# Drop records with more than one missing value
df.dropna(thresh=len(df.columns) - 1, inplace=True)

# Split dataset into test and training sets
from sklearn.model_selection import train_test_split
train_df, test_df = train_test_split(df, test_size=0.2)

留神：脚本从 csv 文件名“dataset.csv”加载数据集，并将数据帧拆分为 80/20 比率的测试和训练集。如果要应用不同的文件名或比率，请相应地更改门路 / 比率。

剖析之情

ChatGPT 生成了一个有用的脚本。它决定了数据集名称以及训练 / 测试拆分百分比，并记录了这两个点以及如何依据须要更改它们。总的来说，工作实现了。

重构咱们的代码

指标

当初咱们有一个能够执行某些操作的脚本，让咱们略微重构一下。良好编码的基石是应用函数来逻辑地组织代码，促成重用，并确保您不会反复本人。

提醒

重写下面的脚本以应用一系列有意义的函数

回应

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split

def load_and_convert_data(file_path):
    # Load dataset from csv to DataFrame
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # Initialize dictionary to track string to numeric conversions
    conversions = {}
    
    # Convert string values to numeric and track conversions in dictionary
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == object:
            conversions[col] = {val: i for i, val in enumerate(df[col].unique())}
            df[col] = df[col].map(conversions[col])
    
    return df, conversions

def handle_missing_values(df):
    # Check for missing values
    missing_values = df.isna().sum()
    
    # Impute missing values for records with one missing value
    for col in missing_values[missing_values == 1].index:
        df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
    
    # Drop records with more than one missing value
    df.dropna(thresh=len(df.columns) - 1, inplace=True)
    
    return df

def split_data(df, test_size):
    return train_test_split(df, test_size=test_size)

# Use the functions
file_path = "dataset.csv"
df, conversions = load_and_convert_data(file_path)
df = handle_missing_values(df)
train_df, test_df = split_data(df, 0.2)

在这里，我应用了三个函数：

1. load_and_convert_data（file_path）加载 CSV 数据集并将字符串值转换为数字。
2. handle_missing_values（df）解决数据集中的缺失值。
3. split_data（df，test_size）将数据集拆分为测试和训练集。
   主脚本应用这些函数来加载、转换和清理数据集，而后将其拆分为测试和训练集。数据集的门路和测试比率是这些函数的输出。

剖析之情

如果你看一下 ChatGPT 输入的第一个脚本，你可能会看到一些相当显著的线条，你会画出哪些性能将被分成函数。我当然做到了。在这方面，ChatGPT 齐全依照我的预期做了。同样，曾经生成了一个称职的脚本。

扩大咱们的代码

指标

好的，咱们的脚本当初看起来好一点，因为它应用了一些函数进行组织。接下来，让咱们略微扩大脚本，以便用户能够在运行脚本时指定一些参数。

提醒

重写上述程序，以参数的模式从命令行申请以下内容，并在程序中应用它们：- 数据集 CSV 文件的门路 / 名称 – 训练 / 测试拆分大小 - 每条记录要抛弃的缺失值数的阈值，之后删除整个记录，而不是插补缺失值

回应

import pandas as pd
import argparse
from sklearn.model_selection import train_test_split

def load_and_convert_data(file_path):
    # Load dataset from csv to DataFrame
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # Initialize dictionary to track string to numeric conversions
    conversions = {}
    
    # Convert string values to numeric and track conversions in dictionary
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == object:
            conversions[col] = {val: i for i, val in enumerate(df[col].unique())}
            df[col] = df[col].map(conversions[col])
    
    return df, conversions

def handle_missing_values(df, threshold):
    # Check for missing values
    missing_values = df.isna().sum()
    
    # Impute missing values for records with one missing value
    for col in missing_values[missing_values == 1].index:
        df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
    
    # Drop records with more than threshold missing value
    df.dropna(thresh=len(df.columns) - threshold, inplace=True)
    
    return df

def split_data(df, test_size):
    return train_test_split(df, test_size=test_size)

if __name__ == '__main__':
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("file_path", help="path/name of the dataset csv file")
    parser.add_argument("test_size", help="train/test split size", type=float)
    parser.add_argument("threshold", help="threshold for the number of missing values per record", type=int)
    args = parser.parse_args()
    
    # Use the functions
    df, conversions = load_and_convert_data(args.file_path)
    df = handle_missing_values(df, args.threshold)
    train_df, test_df = split_data(df, args.test_size)

在此版本中，我应用 argparse 模块将文件门路、测试 / 训练拆分大小和每条记录缺失值数的阈值的输出作为命令行参数。用户必须应用正确的参数运行脚本，例如：python script.py dataset.csv 0.2 1

这将应用“dataset.csv”文件运行脚本，test_size 为 0.2，缺失值的阈值为 1。

主脚本在函数中应用这些参数来加载、转换和清理数据集，而后将其拆分为测试和训练集。还值得一提的是，运行脚本时，应从命令行运行脚本，而不是从 IDE 运行脚本。

剖析之情

诚实说，这里不须要太多剖析，因为 ChatGPT 解释了它做得很好的中央。我实际上会在这里留神到一些我以前没有的货色，并拍拍 ChatGPT 的后背，因为它的评论富裕表现力和简洁。

将咱们的代码转换为流光应用程序

指标

当初，假如咱们想使这段代码“生产”准备就绪（风趣我）。让咱们让 ChatGPT 将这些性能包装在 Streamlit 应用程序中。

提醒

将上述程序重写为 Streamlit 应用程序，容许用户提供与上述命令行参数雷同的参数

回应

import pandas as pd
import streamlit as st
from sklearn.model_selection import train_test_split

def load_and_convert_data(file_path):
    # Load dataset from csv to DataFrame
    df = pd.read_csv(file_path)
    
    # Initialize dictionary to track string to numeric conversions
    conversions = {}
    
    # Convert string values to numeric and track conversions in dictionary
    for col in df.columns:
        if df[col].dtype == object:
            conversions[col] = {val: i for i, val in enumerate(df[col].unique())}
            df[col] = df[col].map(conversions[col])
    
    return df, conversions

def handle_missing_values(df, threshold):
    # Check for missing values
    missing_values = df.isna().sum()
    
    # Impute missing values for records with one missing value
    for col in missing_values[missing_values == 1].index:
        df[col].fillna(df[col].median(), inplace=True)
    
    # Drop records with more than threshold missing value
    df.dropna(thresh=len(df.columns) - threshold, inplace=True)
    
    return df

def split_data(df, test_size):
    return train_test_split(df, test_size=test_size)

def main():
    st.set_page_config(page_title="Data Preprocessing", page_icon=":guardsman:", layout="wide")
    st.title("Data Preprocessing")
    
    file_path = st.text_input("Enter the path/name of the dataset csv file:")
    test_size = st.number_input("Enter the train/test split size (decimal between 0 and 1):", step=0.01, value=0.2)
    threshold = st.number_input("Enter the threshold for the number of missing values per record:", step=1, value=1)
    
    if st.button("Process Data"):
        df, conversions = load_and_convert_data(file_path)
        df = handle_missing_values(df, threshold)
        train_df, test_df = split_data(df, test_size)
        st.success("Data preprocessing completed!")

if __name__ == '__main__':
    main()

此版本是一个 Streamlit 利用，容许用户提供与命令行参数雷同的参数。它应用 Streamlit 库创立一个交互式 Web 利用，容许用户输出文件门路、测试 / 训练拆分大小和每条记录缺失值数的阈值。而后，用户能够单击“解决数据”按钮来运行脚本并预处理数据。它应用与以前版本的脚本雷同的函数来加载、转换和清理数据集，而后将其拆分为测试和训练集。

要运行脚本，您须要装置 Streamlit，您能够在终端中运行命令 pip install streamlit。装置后，应用命令运行脚本。streamlit run script.py

剖析之情

它做了它应该做的事件。ChatGPT 采取了咱们的性能 … 函数，并用它们构建了一个简略的 Streamlit 网络应用程序。

应用 ChatGPT 生成的脚本创立的 Streamlit Web 应用程序

总结

ChatGPT 在创立、重构、扩大和增加一个简略的数据预处理 Python 脚本的包装器方面做得十分称职，咱们心愿它依据咱们提供的标准为咱们编写。尽管它不是最简单的程序，但它是朝着让 ChatGPT 作为编程助手真正有用的方向迈出的一步。后果在每一步都达到了指标。

下一次，咱们将构建一个不太简略的程序，减少一些复杂性和额定的要求。我很快乐看到 ChatGPT 在压力下的体现如何。心愿你也是。

原文链接：ChatGPT 作为 Python 编程助手