columns.values[1:]是什么意思
时间: 2024-05-23 19:13:37 浏览: 6
这是一个针对 pandas DataFrame 的操作。 columns 是一个 DataFrame 的属性,返回 DataFrame 的列标签。values 是一个 DataFrame 的属性,返回 DataFrame 的值,因此,columns.values 返回的是 DataFrame 的列标签(不包括第一列),即去掉第一列后的所有列标签的数组。[1:] 表示从这个数组的第二个元素开始(因为 Python 中索引从 0 开始计数),即去掉第一列后的所有列标签。
相关问题
netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist() words = df.columns[1:].values.tolist()代码解释
这是 Python 代码,其中使用了 pandas 库来操作数据框(DataFrame)对象。
假设 df 是一个数据框对象,其中第一列是名为 "netizens" 的列,后面的列是单词列,表示每个网民所使用的单词。这个代码片段的作用是将 "netizens" 列和单词列分别提取出来,并转化为 Python 列表对象。
具体来说,代码中的 `df.iloc[:, 0]` 表示提取 df 的所有行(`:`)和第 0 列(`0`),即 "netizens" 列;`.values` 表示将数据框转化为 numpy 数组;`.tolist()` 表示将 numpy 数组转化为 Python 列表,最终得到的是一个名为 `netizens` 的列表,包含了所有网民的名字。
代码中的 `df.columns[1:]` 表示提取 df 的所有行(`:`)和从第 1 列开始(`1:`)的所有列,即单词列;`.values` 和 `.tolist()` 的作用同上,最终得到的是一个名为 `words` 的列表,包含了所有单词。
详细翻译一下这段代码为什么能做归一化处理:for feat in list(df[features].columns.values): df[feat]=df[feat].rank()/float(df.shape[0])
这段代码的主要目的是对一个数据集进行归一化处理。
具体的步骤是:
1. 首先,使用一个 for 循环,遍历数据集中指定的特征(features)列。
2. 然后,对于每一列特征,使用 pandas 库中的 rank() 函数,计算该特征中每个值在该特征中出现的排名。
3. 接着,将排名除以数据集的总行数,得到的结果即为该值在该特征中的归一化值。
4. 最后,将该归一化值赋值给原始数据集中对应的特征列。
总的来说,这段代码的作用就是将数据集中每个特征的取值归一化到 [0,1] 的范围内,以便于后续的数据分析和建模。