``` df_res = df_res.drop(columns=["geometry"]) ```这段代码有什么问题么
时间: 2024-01-25 20:12:42 浏览: 20
这段代码的问题在于它尝试删除DataFrame(df_res)中的"geometry"列,但是没有对结果进行赋值或者原地修改。正确的做法是将结果赋值给一个新的DataFrame或者使用`inplace=True`参数来原地修改。下面是修改后的代码示例:
```python
df_res = df_res.drop(columns=["geometry"])
```
相关问题
在正确的前提下,用其他形式表达这段代码:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
使用Python代码块的格式:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0)
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1)
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1)
df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all')
columns = df_table_all.columns
imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values))
df_table_all.columns = columns
df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
```
这段代码导入了必要的库,读取了一个csv文件并对其进行了预处理,最后将处理后的结果保存到了另一个csv文件中。
df_test = df_test_[df_train.columns]这一行代码含义
这行代码的含义是将数据框 df_test_ 中与数据框 df_train 中相同的列筛选出来并赋值给数据框 df_test。换句话说,它会保留 df_test_ 中与 df_train 中相同的列,并且会按照 df_train 中列的顺序对 df_test 进行排序。这通常用于在测试集上进行预测时,确保测试集与训练集的特征列相同,以便于模型的正确预测。