Y = data.iloc[:, 0]
时间: 2023-12-23 18:03:35 浏览: 25
这行代码的作用是将数据集中的第一列提取出来,并将其存储在名为 `Y` 的变量中。请注意,这里使用了 Pandas 库的 `iloc` 方法,它是一种基于整数位置的索引方式。冒号前面的空缺表示选取所有的行,逗号后面的 `0` 表示选取第一列。因此,这行代码的含义是选取数据集的所有行,但只提取第一列的数据,并将其存储在 `Y` 变量中。
相关问题
X = data.iloc[:, -1:-1] y = data.iloc[:,1: ]
这段代码有一些问题。你想要从数据集中取出除了最后一列以外的所有列作为 X,最后一列作为 y,但是代码写成了 `X = data.iloc[:, -1:-1]` 和 `y = data.iloc[:,1: ]`。
第一个问题是 `iloc[:, -1:-1]` 的意思是从第一列到倒数第二列,因为左闭右开区间不包括右边的数。如果想要取最后一列的话应该写成 `iloc[:, -1]`。
第二个问题是 `iloc[:,1:]` 的意思是从第二列到最后一列,但是你想要取的是除了最后一列以外的所有列,应该写成 `iloc[:, :-1]`。
所以正确的代码应该是:
```
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
```
self.x = data.iloc[:, 1:].values # 特征 self.y = data.iloc[:, 0].values # 有机质含量
这段代码是从 Pandas 的 DataFrame 中提取数据并将其转换为 NumPy 数组,其中 `data` 是一个 Pandas DataFrame 对象,包含了输入特征和标签。具体来说,`data.iloc[:, 1:].values` 表示提取 `data` 中除第一列以外的所有列,即输入特征,然后使用 `.values` 将其转换为 NumPy 数组。同理,`data.iloc[:, 0].values` 表示提取 `data` 中的第一列,即标签,然后使用 `.values` 将其转换为 NumPy 数组。
注意,这里使用的是 `.values`,而不是 `.to_numpy()`,因为前者已经被官方标记为过时的函数,建议使用后者。因此,你可以将上述代码改为:
```
self.x = data.iloc[:, 1:].to_numpy() # 特征
self.y = data.iloc[:, 0].to_numpy() # 有机质含量
```