data = df.iloc[:, columns].values.tolist() # 根据列索引读取数据

`data = df.iloc[:, columns].values.tolist()` 这行代码是在Pandas库中对DataFrame操作的一个常见步骤，它用于提取DataFrame的特定列数据，并转换为二维列表（list of lists）。这里解释一下每一部分：

1. `df`: 这代表DataFrame对象，它是Pandas中存储表格数据的主要数据结构。
2. `iloc[:, columns]`: `iloc` 是基于位置的索引，`:` 表示选择所有行（第一维），`columns` 是一个切片或者列表，表示选择DataFrame的指定列。这里的逗号分隔意味着选择整个列范围。
3. `.values`: 将DataFrame的子集转换为NumPy数组，NumPy数组可以方便地进行数值计算。
4. `.tolist()`: 最后，`.tolist()` 将NumPy数组转换回Python列表，每个元素是一个子列表，对应于DataFrame的一行。

举个例子，如果你有一个DataFrame `df`，并且你想提取`column1`, `column3`这两列的数据并转换为列表形式，你会这样做：

data = df.iloc[:, [0, 2]].values.tolist()

相关问题

import pandas as pd # 读取表格数据 df = pd.read_csv("D:\数学建模\重航数学建模校赛\附件1.csv", encoding='gbk') # 提取网民和词条的数据 netizens = df.iloc[:, 0].values.tolist() words = df.columns[1:].values.tolist() # 获取数据矩阵 data = df.iloc[:, 1:].values # 对数据进行归一化处理 from sklearn.preprocessing import StandardScaler data = StandardScaler().fit_transform(data) from sklearn.cluster import KMeans # K型聚类 kmeans = KMeans(n_clusters=3) kmeans.fit(data) labels = kmeans.labels_代码改进

这段代码可以改进的地方有：

1. 文件路径中的反斜杠 `\` 应该改为双反斜杠 `\\` 或者正斜杠 `/`，否则可能会出现错误。

2. 在读取 CSV 文件时，可以通过指定参数 `index_col` 来将某一列作为索引列，这样可以方便后续的处理。

3. 在对数据进行归一化处理时，可以使用 `sklearn.preprocessing.StandardScaler` 类的 `transform()` 方法，而不是 `fit_transform()` 方法。`fit_transform()` 方法会对数据进行拟合和转换两个操作，相当于分别调用 `fit()` 和 `transform()` 方法，但是在实际使用中，我们通常只需要对数据进行转换操作，因此可以直接使用 `transform()` 方法。

4. 在 K-means 聚类分析中，可以通过调用 `kmeans.predict()` 方法来对新数据进行分类，而不是重新创建一个 KMeans 对象进行分类。

改进后的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.cluster import KMeans

# 读取表格数据，并将第一列作为索引列
df = pd.read_csv("D:/数学建模/重航数学建模校赛/附件1.csv", encoding='gbk', index_col=0)

# 提取网民和词条的数据
netizens = df.index.tolist()
words = df.columns.tolist()

# 获取数据矩阵，并对数据进行归一化处理
data = df.values
data = StandardScaler().fit(data).transform(data)

# K型聚类，并对数据进行分类
kmeans = KMeans(n_clusters=3)
kmeans.fit(data)
labels = kmeans.predict(data)

这样改进后的代码更加简洁和高效。

import pandas as pd def basic_set(df): basic = {} for i in df.drop_duplicates().values.tolist(): # 去重.转列表 basic[str(i)] = [] # str转为字符串类型，每一个str(i)都制作一个索引，暂时是空的 for j, k in enumerate(df.values.tolist()): # 把数据放到对应的索引里面 if k == i: basic[str(i)].append(j) return basic def rough_set(data): data = data.dropna(axis=0, how='any') # 删去有缺失值的某些行 x_data = data.drop(['y'], axis=1) # 得到条件属性列：去掉决策属性y列，得到条件属性的数据 y_data = data.loc[:, 'y'] # 得到决策属性列 # 决策属性等价集 y_basic_set = [v for k, v in basic_set(y_data).items()] #y_basic_set [[1, 2, 5, 6], [0, 3, 4, 7]] # 条件属性等价集 x_basic_set = [v for k, v in basic_set(x_data).items()] #x_basic_set [[4], [0], [5], [1], [6], [7], [2], [3]] #######################Begin######################## #求正域POSc(D) pos = [] # 正域POSc(D) #计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y print('依赖度r_x_(y):', r_x_y) ########################End######################### # 探索条件属性中不可省关系 u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量 pos_va = locals() r = locals() columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中 # 收集属性重要度 imp_attr = [] for i in columns_num: c = columns_num.copy() c.remove(i) u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据，不能是字符 u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集 #######################Begin######################## #求正域POSc-a(D) pos_va = [] # 正域POSc-a(D) #计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r ########################End######################### r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度 imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面 print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0，可约简') def main(): #读取文件数据 data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='data3.csv') rough_set(data) if __name__ == '__main__': main()请补全上述从begin到end的代码

begin:

#求正域POSc(D)
pos = [] # 正域POSc(D)
for i in y_basic_set: # 循环决策属性等价集
flag = 0 # flag=0表示i为正域元素
for j in i:
if j not in pos: # 如果决策属性等价集中的元素不在正域中，则添加到正域中
pos.append(j)
flag = 1 # 此时i不是正域元素
if flag == 0:
pos += i # 如果i为正域元素，则添加到正域中

#计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y
r_x_y = round(len(pos)/len(data), 4) # 四舍五入保留4位小数

########################End#########################

# 探索条件属性中不可省关系
u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量
pos_va = locals()
r = locals()
columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表，一般用在for循环中

# 收集属性重要度
imp_attr = []
for i in columns_num:
c = columns_num.copy()
c.remove(i)
u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据，不能是字符
u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集

#######################Begin######################### #求正域POSc-a(D)
pos_va = [] # 正域POSc-a(D)
for j in u_basic_set:
flag = 0
for k in j:
if k not in pos_va:
pos_va.append(k)
flag = 1
if flag == 0:
pos_va += j

#计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r
r = round(len(pos_va)/len(u), 4) # 四舍五入保留4位小数
#######################End#########################

r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度
imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面

print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0，可约简')

end.