x = df[df.columns.drop(['cardio'])].values

这是一个 Python 代码片段，它的功能是从数据框 df 中选择除了 'cardio' 列以外的所有列，并将它们的值存储在变量 x 中。更具体地说，它使用 df.columns.drop(['cardio']) 选择除了 'cardio' 列以外的所有列的列名，然后使用 .values 将这些列的值存储在 Numpy 数组 x 中。

相关问题

X = df[df.columns.difference(['新人均费用'])].values Y = df['新人均费用'].values

这是一个数据处理的代码段，其中 df 是一个数据框（DataFrame）对象，包含一个名为“新人均费用”的列。该代码的作用是将除了“新人均费用”列以外的所有列存储在 X 变量中，将“新人均费用”列存储在 Y 变量中，并将它们转换为 NumPy 数组形式。这通常是为了训练机器学习模型或进行数据分析而进行的数据准备步骤。

解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名，储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方！')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R

这段代码中引入了Pandas、NumPy和statsmodels两个模块，用来读取并处理Excel文件中的数据。其中，pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据，sheet_name参数表示读取的是第一个表格，header参数表示表格的第一行是标题，index_col参数表示表格的第一列是行索引。