2017.06.06回顾 三种构造dataframe的方法 多重共线性开坑

本文主要是介绍2017.06.06回顾 三种构造dataframe的方法 多重共线性开坑，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

1、和星期一上午一样的问题，就是精神不好，打瞌睡，我后面的主要工作就是把注册信息变量提取整理做到建模表中，上午还日常看了下股票，亏得他妈一塌糊涂

2、下午一来就是继续v7的开发，关于上一个工作日的两个list合成dataframe的方法，我觉得是存在问题，感觉到太繁琐了，我于是查了下资料，我震惊了，原来那么简单，我并且根据这个总结了三种不同的构造dataframe的方法

#三种构造dataframe的方法
import pandas as pdds1 = [{'a':1,'b':2},{'a':3,'b':4},{'a':5,'b':6}]
df1 = pd.DataFrame(ds1)
print 'method 1:'
print df1ds2 = [[1,2],[3,4],[5,6]]
df2 = pd.DataFrame(ds2,columns=['a','b'])
print 'method 2:'
print df2a = [1,3,5]
b = [2,4,6]
df3 = pd.DataFrame({'a':a,'b':b})
print 'method 3:'
print df3

3、把模型序列化到硬盘这种说法没有，这个存储过程就叫做序列化，自信

4、然后根据两个list的组合方法，重新组合了dataframe，然后进行了排序，IV大小，一目了然，但是这种方法我发现一个小问题，就是组成的dataframe的变量顺序可能不是dict里面的书写顺序

5、我嫌WOE的值的输出，肉眼非常不好看，我尝试进行格式化输出，格式化输出第一个遇到的问题就是类型存储问题，需要用numpy的格式转换方法进行转换，x_copy.astype(np.str_)，我看到网上的示例，变量类型也是写的numpy的类型，这个转换需要重新赋值，然后就可以赋值字符串了，开始的字符串格式化方式，不方便按key进行排序，最后我想了个办法，在格式化字符串前面加标号，这样就方便对key值进行排序

6、外部首先把column_name和woe存储到一个dict中

woe_list = list(res_woe)
woe_dict = dict(zip(name_list, woe_list))

zip两个list，然后用dict进行类型转换

7、为了方便观看对dict按key进行排序，方法是

sorted(woe_dict['ANTI_FRD_SCORE'].items(),key = lambda item:item[0])

这里woe_dict['ANTI_FRD_SCORE']也是一个dict，最后输出的时候循环输出，可视化效果更佳

8、我开始研究新的变量，但是发现有个产品已经停用很久了

9、我灵机一动，想到查看一下同盾欺诈分和多头次数的关系，真的是不查不知道，一查吓一跳，0.93的相关系数 ，高度相关，然后要下班的时候就和Simon讨论这个强相关的问题，其实这里就有一个坑，我对多重共线性对于logistic regression的影响理解其实并不充分，主要没从数学推倒的角度去理解过，也没从实验的角度去理解过，然后晚上的时间我主要都是尝试去了解多重共线性对于logistic regression的影响，那看了这么多，我自己来复述一下，多重共线性对于逻辑回归有哪些影响？

• 使得系数不稳定，增减样本，或者增减变量，都会使得系数发生很大的变化，甚至负号反向
• 解释性上受到影响，这个主要场景就是医学上那种，比如吸烟人群是不吸烟人群患肺癌概率的两倍
• 参数估计不准确，如果参数不准，那最后输出的结果就不准确，其实这点我自己都没能理解，按照最小化损失函数，算出参数，是什么就是什么，为什么会不准呢？

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