len_feature=app_desire.shape[0] dup_col=[] for m in range(len_feature): for n in range(m+1,len_feature): if app_desire.iloc[m,n]&(app_desire.columns[n] not in dup_col): dup_col.append(app_desire.columns[n]) print('需要删除的列为:',dup_col) all_info.drop(dup_col,axis=1,inplace=True) print('删除多余列后all的特征数目为:',all_info.shape[1]) 每行代码注释
时间: 2023-12-10 16:41:02 浏览: 29
```
# 计算特征数目
len_feature = app_desire.shape[0]
# 初始化重复列列表
dup_col = []
# 遍历所有特征
for m in range(len_feature):
for n in range(m+1, len_feature):
# 如果存在重复值并且该列未被记录,则将该列加入重复列列表
if app_desire.iloc[m, n] and (app_desire.columns[n] not in dup_col):
dup_col.append(app_desire.columns[n])
# 打印需要删除的列
print('需要删除的列为:', dup_col)
# 删除多余列
all_info.drop(dup_col, axis=1, inplace=True)
# 打印处理后的特征数目
print('删除多余列后all的特征数目为:', all_info.shape[1])
```
这段代码的作用是,对于一个数据集 `app_desire`,检查其中是否存在重复的特征,如果存在,则将其删除。具体实现是,通过两层循环遍历所有特征,对于任意两个特征,如果存在重复值(即两个特征的值均为真),则将后一个特征加入重复列列表。最后,使用 `drop` 函数删除所有重复列,并打印处理后的特征数目。
相关问题
if app_desire.iloc[m, n] & (app_desire.columns[n] not in dup_col):
这是一个条件语句,其中使用了 Pandas 库中的 iloc 方法来访问 DataFrame 中的数据。该语句的含义是,如果 DataFrame app_desire 中第 m 行、第 n 列的值为 True,并且第 n 列的列名不在 dup_col 列表中,那么条件成立。可以根据条件成立与否执行相应的代码逻辑。
dup_data = df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x)).reset_index(name=merge_col)更改成覆盖原参数的函数
要将以上代码更改为覆盖原参数的函数,可以使用`inplace=True`参数将`reset_index()`方法更改为原地修改数据的方式。具体来说,可以将返回的DataFrame直接赋值给原始的DataFrame。示例代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': ['a', 'b', 'c', 'a', 'b', 'c'], 'B': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'C': [10, 20, 30, 40, 50, 60]})
# 输出原始DataFrame
print("原始DataFrame:")
print(df)
# 指定重复行和要合并的列
dup_rows = df.duplicated(subset=['A'])
dup_cols = ['A']
merge_col = 'B'
# 将重复行进行分组,合并要合并的列
df[dup_rows].groupby(dup_cols)[merge_col].apply(lambda x: '\n'.join(x), inplace=True)
# 重置索引列
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
# 输出修改后的DataFrame
print("修改后的DataFrame:")
print(df)
```
以上代码将原始DataFrame中的重复行进行了分组,并将要合并的列合并成了一个字符串。然后,使用`inplace=True`参数直接在原始DataFrame上进行修改,而不是返回一个新的DataFrame。最后,使用`reset_index()`方法将索引列重置为默认的数字索引,并使用`drop=True`参数删除原先的索引列。