dataset = pd.read_csv('1.csv').iloc[:, -1]

dataset = pd.read_csv('1.csv').iloc[:, -1]这行代码的作用是读取名为'1.csv'的csv文件，并选取最后一列的数据。通过pd.read_csv()函数读取csv文件，然后使用.iloc[]方法选择特定的列或行。在这个例子中，使用.iloc[:, -1]选取了最后一列的数据。

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dataset = pd.read_csv('1.csv').iloc[:,-1]

这段代码的作用是读取名为'1.csv'的文件，并将该文件的最后一列作为数据集dataset。其中，pd.read_csv()方法用于读取csv文件，iloc[:, -1]用于选取最后一列的数据。需要注意的是，这段代码中并没有对数据集进行处理或分析，只是简单地读取了文件并选取了一列数据。如果需要对数据集进行进一步的处理或分析，需要使用其他的方法和函数。

解释代码：导入数据集数据集 = pd.read_csv（'Iris.csv'）# 将特征和标签分开X = dataset.iloc[：， ：-1].valuesy = dataset.iloc[：， -1].values

这段代码是用来导入名为 `Iris.csv` 的数据集，并将其分为特征和标签。

具体来说，这个数据集包含了 150 条记录，每条记录包括四个特征：花萼长度（sepal length）、花萼宽度（sepal width）、花瓣长度（petal length）和花瓣宽度（petal width），以及一个标签：鸢尾花的种类（Iris Setosa、Iris Versicolour 或 Iris Virginica）。

- `pd.read_csv('Iris.csv')`：使用 Pandas 库的 `read_csv` 函数读取名为 `Iris.csv` 的数据集，并将其保存在一个名为 `dataset` 的 DataFrame 对象中。
- `dataset.iloc[:, :-1].values`：使用 DataFrame 对象的 `iloc` 属性取出除最后一列以外的所有列（即四个特征），并将其保存在一个名为 `X` 的 NumPy 数组中。
- `dataset.iloc[:, -1].values`：使用 DataFrame 对象的 `iloc` 属性取出最后一列（即标签列），并将其保存在一个名为 `y` 的 NumPy 数组中。

因此，该段代码的作用是导入一个数据集，并将其分为特征和标签两个部分。