X=data.iloc[:-1,:] y=data.iloc[1:,feat-1:feat]#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)
时间: 2024-01-17 11:02:56 浏览: 36
这是一段 Python 代码,它的作用是将处理后的 DataFrame 变量 `data` 和 `yy` 进一步切片,分别将特征数据和目标数据分别赋给变量 `X` 和 `y`。
1. `X=data.iloc[:-1,:]`:使用 `iloc` 函数对 DataFrame 变量 `data` 进行切片,选择除最后一行以外的所有行和所有列,将切片结果赋给变量 `X`,表示我们要将处理后的数据作为输入数据 `X`。
2. `y=data.iloc[1:,feat-1:feat]`:使用 `iloc` 函数对 DataFrame 变量 `data` 进行切片,选择除第一行以外的所有行和第 7 列,将切片结果赋给变量 `y`,表示我们要将处理后的数据作为输出数据 `y`。
3. `print(X.shape)`:使用 `shape` 属性打印变量 `X` 的形状,即输出 `X` 的行数和列数。
4. `print(y.shape)`:使用 `shape` 属性打印变量 `y` 的形状,即输出 `y` 的行数和列数。
相关问题
X = data.iloc[:, :-1]
As an AI language model, I do not have access to the specific dataset that you are working with, so I can only provide a general explanation of this line of code.
The code "X = data.iloc[:, :-1]" is used to assign a subset of a dataset to a variable named "X".
The "data" variable is assumed to be a pandas DataFrame, which is a tabular data structure that can hold data of different types in columns.
The "iloc" method is used to select rows and columns of the DataFrame by their integer position.
The first parameter, ":", specifies that we want to select all rows of the DataFrame.
The second parameter, ":-1", specifies that we want to select all columns of the DataFrame except for the last one. The "-1" index indicates the last column, so ":-1" means "all columns up to but not including the last one".
Therefore, the "X" variable will contain all the rows of the DataFrame except for the last column. This is often done in machine learning tasks where the last column represents the target variable or output that we want to predict, and the remaining columns represent the input features.
X = data.iloc[:, -1:-1] y = data.iloc[:,1: ]
这段代码有一些问题。你想要从数据集中取出除了最后一列以外的所有列作为 X,最后一列作为 y,但是代码写成了 `X = data.iloc[:, -1:-1]` 和 `y = data.iloc[:,1: ]`。
第一个问题是 `iloc[:, -1:-1]` 的意思是从第一列到倒数第二列,因为左闭右开区间不包括右边的数。如果想要取最后一列的话应该写成 `iloc[:, -1]`。
第二个问题是 `iloc[:,1:]` 的意思是从第二列到最后一列,但是你想要取的是除了最后一列以外的所有列,应该写成 `iloc[:, :-1]`。
所以正确的代码应该是:
```
X = data.iloc[:, :-1]
y = data.iloc[:, -1]
```
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