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import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('students.xlsx')
# 显示前几行数据
print(df.head())
# 删除重复数据
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 处理缺失值
df.fillna({'grade': '未知'}, inplace=True)
# 保存处理后的数据
df.to_csv('cleaned_students.csv', index=False)
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
import numpy as np
# 假设我们有学生的选课记录
data = np.array([
[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 1],
[1, 1, 0, 0],
[0, 0, 1, 1]
])
# 使用KNN算法找出相似的学生
model = NearestNeighbors(n_neighbors=2, algorithm='brute')
model.fit(data)
# 找出第0个学生的最近邻
distances, indices = model.kneighbors(data[0])
print("最近邻索引：", indices)
from transformers import pipeline
# 加载预训练的文本分类模型
classifier = pipeline('text-classification', model='bert-base-uncased')
# 测试文本
text = "我是一名优秀的学生，希望获得奖学金。"
# 进行分类
result = classifier(text)
print("分类结果：", result)
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