xlsfile=pd.read_csv('000002.SZ.csv').iloc[:,1:].values in_=np.hstack([xlsfile[:-1,:],xlsfile[1:,:-1]]) out_=xlsfile[1:,-1:] print(in_) print(out_) m=-480 train_data = in_[:m,:] test_data = in_[m:,:] train_label = out_[:m,:] test_label = out_[m:,:]
时间: 2024-01-14 13:05:09 浏览: 22
这段代码的作用是读取名为 "000002.SZ.csv" 的文件,并将除了第一列以外的数据存储在xlsfile中。然后,使用NumPy库中的hstack函数,将xlsfile的前一行和后一行水平堆叠在一起,形成输入数据in_。out_是xlsfile中的最后一列数据,即输出数据。接着,使用切片对in_和out_进行分割,将前480个数据用于训练,剩余的数据用于测试。最后,将输入和输出数据分别存储在train_data、train_label和test_data、test_label中。
相关问题
xlsfile=pd.read_csv('000002.SZ.csv').iloc[:,1:].values in_=np.hstack([xlsfile[:-1,:],xlsfile[1:,:-1]]) out_=xlsfile[1:,-1:] print(in_) print(out_)
这段代码的作用是读取名为'000002.SZ.csv'的CSV文件,然后将其转换为NumPy数组。接下来,将数组中的每一行与它下一行拼接在一起,形成一个新的数组in_,其中最后一列被排除在外。同时,将原数组中除第一行外的所有行的最后一列提取出来,形成一个新的数组out_。
最后,这段代码会输出in_和out_两个数组的内容。
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。