X, y = df.iloc[:,:-1],df.iloc[:,-1] y

时间: 2023-09-20 20:15:08 浏览: 93
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pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

这是一个将 DataFrame 按列切片的操作。其中 `df.iloc[:,:-1]` 表示选取 DataFrame 的所有行和除最后一列之外的所有列，`df.iloc[:,-1]` 表示选取 DataFrame 的所有行和最后一列。这段代码通常用于将数据集的特征和标签分开，其中 X 变量存储特征，y 变量存储标签。
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例如，df.iloc[0]将获取第一行，df.iloc[:, 2]会得到第二列的所有数据。iloc不接受字符串或其他非整数类型的索引，它严格按照位置顺序选取数据。 在Jupyter Notebook中，我们可以编写交互式代码，逐步展示...
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python pandas.DataFrame选取、修改数据最好用.loc,.iloc,.ix实现

例如，df.iloc[1,1] 选取第二行第二列的数据，df.iloc[0:3, [0,1]] 选取前三行的第一和第二列。.iloc 支持切片操作，可以方便地选取连续的一段数据。与.loc不同，.iloc仅接受整数索引，不接受标签。 最后...

x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1]

这段代码将DataFrame对象df中的前n-1列赋值给了x变量，而将最后一列赋值给了y变量。通常情况下，我们将数据集中的前n-1列作为特征数据，而将最后一列作为标签数据。因此，这个过程将数据集中的特征数据和标签...

from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values

这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块，导入了MinMaxScaler类。然后，对df1数据进行了归一化处理，将处理后的结果存储在df0中。接着，将df0转换成了...最后，将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。

# 提取特征和目标列 X = df.iloc[:, :-1].values y = df.iloc[:, -1].values

因此，df.iloc[:, :-1].values 是一个包含所有特征列的 Numpy 数组，df.iloc[:, -1].values 是一个包含目标列的 Numpy 数组。 通过这行代码，您可以将 CSV 文件中的数据加载到内存中，并准备将其传递给机器学习...

df=pd.read_csv("ex2data1.txt",header=None) X=df.iloc[:,:-1].values y=df.iloc[:,-1].values

这段代码是用 pandas 库中的 read_csv 函数读取名为 "ex2data1.txt" 的 csv 文件，并将文件中的数据分为特征变量和目标变量。其中，header=None 表示...最后，将选取到的特征变量和目标变量分别存储在变量 X 和 y 中。

x, y = df.iloc[:, 1:].values, df.iloc[:, 0].values

其中，.iloc是Pandas中用于按位置选择行和列的方法，[:, 1:]表示选择所有行，从第二列开始到最后一列，[:, 0]表示选择所有行，第一列的数据。.values则将选择的数据转换为NumPy数组。 相关问题>>： 1. 如何...

y=df.iloc[:,df.shape[1]-1]

您的问题是：y=df.iloc[:,df.shape[1]-1]是什么意思？ 这其实是一行Python代码，它的意义是从一个名为df的数据框中选取所有行的最后一列，并将其赋值给变量y。其中，df.shape[1]返回数据框df的列数，然后用其-1来...

x = df.iloc[0].values y = df.iloc[1].values

这是一个IT类问题，这段代码是将Pandas DataFrame中第...其中"df"是一个DataFrame对象，".iloc"是DataFrame中的一种索引方式，"0"和"1"代表了DataFrame中的第一行和第二行。".values"则是将行数据转换为一个NumPy数组。

df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1]

第二行代码中，我们使用 iloc[] 方法选择 df 中的所有行和除最后一列之外的所有列，并将其赋值给 x 变量。这个操作是为了将数据分成特征（所有列除最后一列）和标签（最后一列）两部分，以便进行机器学习模型的训练...

plt.figure(figsize=(16,9)) x=data.iloc[:,7:8] y=data.iloc[:,9:10] df1=pd.DataFrame() df1['CorX']=x df1['CorY']=y g1=sns.jointplot(x='CorX', y='CorY', data=df1, kind='reg', color='k') g1.set_axis_labels('X值','Y值',size=16)

然后，使用Pandas库中的iloc方法选取数据集中第8列和第10列的数据作为x和y轴的值。接下来，创建一个DataFrame对象df1，将x和y轴的值分别存储在该对象的CorX和CorY列中。最后，使用Seaborn库中的jointplot方法创建一...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值，输出对比图，该怎么修改程序

y_predict = min_max_scaler.inverse_transform(y_pre.reshape(-1, 1)) y_test = min_max_scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1, 1)) # 画图 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test), pd.DataFrame(y_predict...

x=df.iloc[:,:-1].values

这是一行 Python 代码，作用是将 pandas DataFrame 中除最后一列外的所有列的值提取出来并赋值给变量 x...具体实现是通过 df.iloc 方法选择所有行和除最后一列外的所有列，并通过 .values 方法将其转化为 numpy 数组。

X=df.iloc[:,:-1].values

其中，df是一个DataFrame对象，.iloc[:,:-1]表示选取df中除最后一列之外的所有列作为特征，.values表示将选取的特征转换为NumPy数组类型。这行代码的作用是获取数据集中的特征数据，以便后续进行数据预处理、特征...

优化下列代码from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) X=df.iloc[:,:-1] y=df['target']#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)

X = df.iloc[:, :-1] y = df['target'] print(X.shape) print(y.shape) 合并后的代码更加简洁，但是不影响程序的功能。另外，可以考虑将print语句移到代码最后，以避免在运行过程中有太多的输出。

X = df_smoted.iloc[:, :-1] y = df_smoted.iloc[:, -1] from sklearn.model_selection import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.20, random_state=123)这段代码的意思

其中，df_smoted 是经过过采样处理后的数据集，X 是除最后一列外的所有特征变量，y 是目标变量。train_test_split 函数将数据集按照给定的比例（test_size=0.20）划分为训练集和测试集，并将划分后的数据集分别保存...

import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd df = pd.read_csv("iris.csv") pca = PCA(n_components=2) X = df.iloc[:, :-1].values Y = df.iloc[:, -1].values X_reduced = pca.fit_transform(X) plt.scatter(X_reduced[:, 0], X_reduced[:, 1], c=Y) plt.show() df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False)这段代码运行报错，请为我修正

好的，这段代码存在两个问题...df_reduced = pd.DataFrame(data=X_reduced, columns=["PC1", "PC2"]) df_reduced["label"] = Y df_reduced.to_csv("iris_reduced.csv", index=False) 如果您还有问题，请随时提出。

import pandas as pd from imblearn.ensemble import EasyEnsembleClassifier df = pd.read_excel(r"C:\Users\xiangzi\Desktop\论文\2.28中文（改名）.xlsx", sheet_name="sheet1") # 读取数据文件 x = df.iloc[:, :-1] # 特征 y = df.iloc[:, -1] # 标签 ee = EasyEnsembleClassifier() X_resampled, y_resampled = ee.fit(x, y) smote_resampled = pd.concat([X_resampled, y_resampled], axis=1) df = pd.DataFrame(smote_resampled) df.to_excel('过抽样easyensemble全算法.xlsx', index=False)怎么修正

接着，使用pandas库中的read_excel函数读取名为"2.28中文（改名）.xlsx"的Excel文件中的第一个工作表，并将其保存到名为df的变量中。文件路径为"C:\Users\xiangzi\Desktop\论文\2.28中文（改名）.xlsx"。

#模型 class Wine_net(nn.Module): def __init__(self): super(Wine_net, self).__init__() # self.ln1=nn.LayerNorm(11) self.fc1=nn.Linear(11,22) self.fc2=nn.Linear(22,44) self.fc3=nn.Linear(44,1) def forward(self,x): # x=self.ln1(x) x=self.fc1(x) x=nn.functional.relu(x) x=self.fc2(x) x=nn.functional.relu(x) x = self.fc3(x) x = nn.functional.softmax(x,dim=1) return x # 读取数据 df = pd.read_csv('winequality.csv') df1=df.drop('quality',axis=1) df2=df['quality'] # 将数据集分成10份 skf = StratifiedKFold(n_splits=10, shuffle=True, random_state=42) # 遍历每一份数据，并训练模型 for train_index, test_index in skf.split(df1, df2): train_x, test_x = df1.iloc[train_index], df1.iloc[test_index] train_y, test_y = df2.iloc[train_index], df2.iloc[test_index] train_x = torch.tensor(train_x.values, dtype=torch.float32) train_y = torch.tensor(train_y.values, dtype=torch.float32) train_y = train_y.unsqueeze(1) # 定义模型、损失函数和优化器 model = Wine_net() loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=1) print(train_x) for epoch in range(1,10): # 前向传播 y_pred = model(train_x) # 计算损失 loss = loss_fn(y_pred, train_y) # 反向传播 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 打印损失 print('Epoch:',epoch, 'Train Loss:', loss.item())

在模型定义中，定义了一个名为 Wine_net 的神经网络模型，包含三个全连接层，输入特征的维度为 11，输出特征的维度为 22、44 和 1，其中前两个全连接层使用了激活函数 ReLU，输出层使用了 softmax 函数。...

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