feature_names = [i for i in data.columns if data[i].dtype in [np.int64]]什么意思
时间: 2024-06-07 17:08:13 浏览: 3
这段代码是用来获取数据集中所有数据类型为整数(np.int64)的特征名称(列名)的。具体解释如下:
- `data.columns`是一个DataFrame对象的属性,用于获取所有列名。
- `data[i].dtype`是一个Series对象的属性,用于获取该列数据的数据类型。
- `[np.int64]`是一个列表,包含了数据类型为np.int64的数据类型。
- `if data[i].dtype in [np.int64]`是一个条件语句,用于判断该列数据的数据类型是否为np.int64。
- `feature_names = [i for i in data.columns if data[i].dtype in [np.int64]]`是一个列表推导式,用于获取所有数据类型为整数的特征名称,并将它们存储在 `feature_names` 变量中。
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feature_names = [i for i in data.columns if data[i].dtype in [np.int64, np.int64]]什么意思
这行代码是在一个 Pandas 的 DataFrame 中选择所有数据类型为 np.int64 或 np.float64 的列,并将这些列的名称存储在一个列表 feature_names 中。np.int64 和 np.float64 是 numpy 库中的数据类型,分别表示整数和浮点数。这行代码的目的可能是为了选择数值型特征,以便进行机器学习模型的训练或其他数据分析任务。
column_names_cell = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Cell_')] column_names_temp = [col for col in data.columns if col.startswith('CAN0_Temp_')],怎么选出不含有CAN0_Temp_和CAN0_Cell_的列
要选出不包含"CAN0_Temp_"和"CAN0_Cell_"的列,您可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 示例数据框
data = pd.DataFrame({'Col1': [1, 2, 3],
'CAN0_Temp_001': [4, 5, 6],
'Col2': [7, 8, 9],
'CAN0_Cell_001': [10, 11, 12],
'Col3': [13, 14, 15]})
# 选出不包含CAN0_Temp_和CAN0_Cell_的列
column_names = [col for col in data.columns if not (col.startswith('CAN0_Temp_') or col.startswith('CAN0_Cell_'))]
# 打印结果
print(column_names)
```
在上述代码中,我们使用列表推导式来筛选出不以"CAN0_Temp_"或"CAN0_Cell_"开头的列。最后,我们打印出选中的列名列表。
请注意,这里的代码仅仅是输出了选中的列名列表,您可以根据实际需求进行相应的处理或保存操作。如果对这个代码有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时提问。