藻华自用资料阶段二（数据处理）

2025.3.6

仔细研究下这个数据集的使用：

https://www.kaggle.com/code/digitalbro/algae-exploration-and-random-forest-model/notebook

跟做：

# Library Imports 
import numpy as np # linear algebra
import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)
import seaborn as sns
from fastbook import *
from fastai.tabular.all import *
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor
from dtreeviz.trees import *
from IPython.display import Image, display_svg, SVG
import wandb

这段代码是 Python 脚本的开头部分，它导入了多个常用的数据科学和机器学习库。让我们逐行解释：

1. import numpy as np # linear algebra

• import numpy as np: 这行代码导入了 NumPy 库，并将其别名设置为 np。
• # linear algebra: 这是一个注释，说明 NumPy 主要用于线性代数运算。NumPy 是一个核心的数值计算库，提供了多维数组对象和各种数学函数，广泛应用于科学计算。

2. import pandas as pd # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv)

• import pandas as pd: 这行代码导入了 Pandas 库，并将其别名设置为 pd。
• # data processing, CSV file I/O (e.g. pd.read_csv): 这是一个注释，说明 Pandas 主要用于数据处理和 CSV 文件的输入/输出。Pandas 提供了 DataFrame 数据结构，用于处理表格数据，是数据分析的关键工具。

3. import seaborn as sns

• import seaborn as sns: 这行代码导入了 Seaborn 库，并将其别名设置为 sns。
• Seaborn 是一个基于 Matplotlib 的数据可视化库，提供了更高级的统计图形，用于创建美观且信息丰富的图表。

4. from fastbook import *

• from fastbook import *: 这行代码从 fastbook 模块导入所有内容（使用 * 通配符）。
• fastbook 是 fastai 库的配套库，主要用于支持 fastai 深度学习书籍中的示例和功能。fastai 是一个用于简化深度学习任务的库。

5. from fastai.tabular.all import *

• from fastai.tabular.all import *: 这行代码从 fastai.tabular.all 模块导入所有内容。
• fastai.tabular 是 fastai 库中专门用于处理表格数据的模块，all 表示导入该模块的所有类、函数和变量。

6. from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

• from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor: 这行代码从 Scikit-learn (sklearn) 库的 ensemble 模块导入 RandomForestRegressor 类。
• RandomForestRegressor 是一个用于回归任务的随机森林模型，属于集成学习方法。

7. from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor

• from sklearn.tree import DecisionTreeRegressor: 这行代码从 Scikit-learn (sklearn) 库的 tree 模块导入 DecisionTreeRegressor 类。
• DecisionTreeRegressor 是一个用于回归任务的决策树模型。

8. from dtreeviz.trees import *

• from dtreeviz.trees import *: 这行代码从 dtreeviz.trees 模块导入所有内容。
• dtreeviz 是一个用于可视化决策树的库，可以帮助理解决策树模型的工作原理。

9. from IPython.display import Image, display_svg, SVG

• from IPython.display import Image, display_svg, SVG: 这行代码从 IPython.display 模块导入 Image、display_svg 和 SVG 类。
• IPython.display 模块用于在 Jupyter Notebook 或 IPython 环境中显示图像和 SVG 图形。

10. import wandb

• import wandb: 这行代码导入 Weights & Biases (wandb) 库。
• wandb 是一个用于跟踪和可视化机器学习实验的工具，可以记录实验参数、指标和模型性能。

总结

这段代码导入了多个常用的 Python 库，用于数据分析、机器学习和可视化。这些库的组合表明该脚本可能涉及以下任务：

• 数据加载和处理（Pandas）。
• 数值计算和线性代数（NumPy）。
• 数据可视化（Seaborn, dtreeviz）。
• 表格数据建模（fastai）。
• 机器学习模型（Scikit-learn）。
• Jupyter Notebook 中的图像显示（IPython.display）。
• 实验跟踪和可视化（wandb）。

 

algae = pd.read_csv('../input/erudit-dataset/algae.csv')
algae = algae.iloc[:, 1:] # removes the index there is an easier way but can't remember at the moment

这段代码使用 Pandas 库读取 CSV 文件并进行简单的数据预处理。让我们逐行解释：

1. algae = pd.read_csv('../input/erudit-dataset/algae.csv')

• pd.read_csv(): 这是 Pandas 库中的一个函数，用于读取 CSV（逗号分隔值）文件并将其转换为 Pandas DataFrame 对象。
• '../input/erudit-dataset/algae.csv': 这是要读取的 CSV 文件的文件路径。
  • ../: 表示当前工作目录的父目录。
  • input/erudit-dataset/: 表示在父目录下，进入 input 文件夹，然后再进入 erudit-dataset 文件夹。
  • algae.csv: 表示要读取的文件名。
• algae = ...: 将读取的 DataFrame 对象赋值给名为 algae 的变量。

2. algae = algae.iloc[:, 1:] # removes the index there is an easier way but can't remember at the moment

• algae.iloc[:, 1:]: 这是 Pandas DataFrame 的 iloc 属性，用于基于整数位置的索引和切片。
  • :: 表示选择所有行。
  • 1:: 表示选择从第二列（索引为 1）到最后一列的所有列。
  • 因此，algae.iloc[:, 1:] 实际上是移除了 DataFrame 的第一列。
• algae = ...: 将移除第一列后的 DataFrame 重新赋值给 algae 变量，从而修改了原始的 DataFrame。
• # removes the index there is an easier way but can't remember at the moment: 这是一个注释，说明这段代码的目的是移除 DataFrame 的索引列，并指出有更简单的方法可以实现，但作者暂时忘记了。

更简单的方法（如之前所述）：

如果第一列是索引，可以在读取 CSV 文件时指定 index_col=0：

Python

algae = pd.read_csv('../input/erudit-dataset/algae.csv', index_col=0)

总结

这段代码的作用是：

1. 从指定的 CSV 文件路径读取数据，并将其存储在 Pandas DataFrame algae 中。
2. 移除 DataFrame 的第一列，可能是因为它是多余的索引列。
3. 注释提醒用户有更简单的方法可以完成相同的任务。

 

数据定义

以下数据点是每年从欧洲的各种溪流/河流中采集的。

mxPH - 采集水样的最大 pH 值

它是水样酸碱度的一般测量。1

• 6.5-7.5 被认为是优秀。
• 6.0-6.4 或 7.6-8.0 被认为是良好。
• 5.5-5.9 或 8.1-8.5 被认为是一般。
• 当水变得过于酸性（pH=0-7）或碱性（pH=7-14）时，很少有生物能够存活。当 pH 值低于 5 或高于 8.5 时，会出现严重问题。

mnO2 - O2 的最低水平

溶解氧是对水中自由可用的氧气量的测量。1

• 0-18 mg/L，但大多数自然水系统需要 5-6 mg/L 才能支持多样化的水生生物种群。通常，较高的溶解氧读数表示更好的水质。
• 9-10 mg/L 被认为是非常好。
• 低于 3 mg/L 对大多数水生生物来说是非常有害的，并可能导致窒息死亡。

Cl - Cl 的平均水平

氯化物 (Cl-) 是盐水和淡水中主要的无机阴离子或负离子之一。1

• 河流的氯化物范围为 45-155 mg/L 被认为是正常。
• 高浓度的氯化物会杀死水生植物和动物。

NO3 - NO₃⁻ 的平均水平

检查水中的硝酸盐，这对于了解植物养分很重要。硝酸盐是必需的植物养分，但过量会引起严重的水质问题。1

• 基于此信息的速率，以下范围有助于理解梯度。2 平均而言，您应该看到 0.001-3.0 mg/L 的范围。
• 低于 1.0 mg/L 被认为是优秀。
• 1.1-3.0 mg/L 被认为是良好。
• 3.1-5.0 mg/L 被认为是一般。
• 高于 5.0 mg/L 被认为是差且不安全的饮用水。
• 浓度超过 10.0 mg/L（44 mg/L 氮）可能导致高铁血红蛋白血症（蓝婴综合征）。

NH4 - NH₄⁺ 的平均水平

铵离子 NH₄⁺ 是含氮化合物群的重要成员，这些化合物作为水生植物和藻类的养分。1

• 铵态氮的水平不应超过 0.5 mg/L。
• 重度施肥田地附近的溪流或池塘的铵态氮水平可能超过 0.5 mg/L。

oPO4 - PO₄³⁻（正磷酸盐）的平均水平

PO4 - PO₄（磷酸盐）的平均水平

磷酸盐通常以低浓度存在于环境中，这限制了植物的生长。高磷酸盐水平可能来自人为来源，例如化粪池系统、肥料径流和处理不当的废水。磷酸盐通过地表径流和河岸侵蚀进入水体。

• 在流入湖泊的溪流中，磷酸盐水平不应超过 0.05 mg/L。
• 1.0 mg/L 被认为是优秀。
• 1.1-4.0 mg/L 被认为是良好。
• 4.1-9.9 mg/L 被认为是一般。
• 高于 10.0 mg/L 被认为是非常差。

Chla - 叶绿素的平均水平

根据提到的数据，以下是叶绿素数据的浓度/持久性。3

(a1 - a7) 藻类类型的浓度