print('系数列表:',pd.DataFrame(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(),columns=[''], data=[lasso.intercept_]+lasso.coef_.tolist()))删去有0的行
时间: 2024-02-24 13:59:19 浏览: 35
如果你想删除系数为0的行,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame 对象
coef_df = pd.DataFrame(index=['Intercept']+x_train.columns.tolist(),
columns=[''], data=[lasso.intercept_]+lasso.coef_.tolist())
# 删除系数为0的行
coef_df = coef_df.drop(coef_df[coef_df.iloc[:, 0] == 0].index)
# 输出系数列表
print('系数列表:\n', coef_df)
```
在上面的代码中,我们首先创建了一个名为 `coef_df` 的 DataFrame 对象,其中包含了 Lasso 回归模型的截距和各个特征的系数。接着,我们使用 `drop()` 方法删除了系数为0的行,并将结果赋值给 `coef_df`。最后,我们使用 `print()` 函数输出了最终的系数列表。
需要注意的是,在使用 `drop()` 方法时,我们使用了 `iloc[:, 0]` 来选取 DataFrame 的第一列(即系数列)。这是因为 DataFrame 可能包含多列,但我们只需要删除系数为0的行,因此只需要判断第一列的值是否为0。
相关问题
逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)
这段代码主要是对数据进行预处理和分割,具体解释如下:
1. `column = list(average.columns)`:将 `average` 数据的列名转换成列表形式,并赋值给 `column`。
2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据,赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。
3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据,赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间,`EVENTdeath` 表示是否死亡。
4. `for i in range(1, 101):`:循环 100 次,每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。
5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`:使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集,其中测试集占 30%,`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的,以保证实验结果可重复。
6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`:将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。
7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`:实例化 `StandardScaler` 类,即进行 Z-score 标准化的对象。
8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`:对训练集进行 Z-score 标准化处理。
9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`:将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。
10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`:将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。
11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`:对测试集进行 Z-score 标准化处理。
12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`:将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。
13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`:将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并,形成新的训练集 `train`。
df_concat_x = pd.DataFrame() df_concat_y=pd.DataFrame() df_concat_x1=pd.DataFrame() df_concat_y1=pd.DataFrame()如何代码更简洁
你可以使用列表来存储要合并的数据框,然后使用 pandas 的 concat 函数来合并这些数据框,示例代码如下:
df_list = [df_concat_x, df_concat_y, df_concat_x1, df_concat_y1]
df_concat = pd.concat(df_list)
这样就能更简洁地合并多个数据框了。