data = pd.read_csv(filename, index_col = 0, header = None) data.loc[data[1]== 'Yes',1]=1 为什么会有cannot assign tocomparison 的错误，这要怎么改？

这个错误可能是由于你使用了错误的语法导致的，应该使用等号（=）而不是双等号（==）进行赋值操作。应该将代码修改为：

data = pd.read_csv(filename, index_col=0, header=None)
data.loc[data[1] == 'Yes', 1] = 1

这样就能正常进行赋值操作了。

相关问题

在Python中data = pd.read_csv(filename, index_col = 0, header = None) data.loc[data[1]== 'Yes',1]=1 为什么会有cannot assign tocomparison 的错误，这要怎么改？

这个错误通常是因为你使用了`==`而不是`=`进行赋值，导致Python将其解释为一个比较操作。在这种情况下，你可以使用以下代码进行赋值：

data.loc[data[1]== 'Yes',1] = 1

请注意，等号两侧没有空格。这将确保将1赋值给所有值为"Yes"的行的第一列。

如果你仍然遇到问题，请检查你的代码中是否存在其他语法错误或拼写错误，这些错误可能导致这个错误。

csv_data = pd.read_csv(path, header=None) dataset = csv_data.loc[:, 0:96] labels = csv_data.loc[:, 95]

这段代码的作用是读取一个csv文件，然后将其第一列到第96列作为数据集，第95列作为标签。具体解释如下：

- `pd.read_csv(path, header=None)`：使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取路径为 `path` 的 csv 文件，其中 `header=None` 表示该文件没有表头。
- `csv_data.loc[:, 0:96]`：使用 pandas 中的 `loc` 方法获取 `csv_data` 中的所有行和第0列到第96列的所有列，即数据集。
- `csv_data.loc[:, 95]`：使用 pandas 中的 `loc` 方法获取 `csv_data` 中的所有行和第95列的所有列，即标签。