df_path = pd.read_csv(root + '\\train.csv', header=None, usecols=[0]) df_label = pd.read_csv(root + '\\train.csv', header=None, usecols=[1])

你想问的是关于读取CSV文件的问题吗？这段代码是用来读取名为"train.csv"的文件，并将第一列存储在df_path变量中，将第二列存储在df_label变量中。"root"是文件所在的路径。通过指定header=None参数，可以告诉pandas不要将第一行作为列名。usecols参数允许你选择要读取的列。在这个例子中，我们只选择了第0列和第1列。

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df_path = pd.read_csv(root + '/Users/pikac/Desktop/Python/last/train/train.csv', header=None, usecols=[0]) df_label = pd.read_csv(root + '/Users/pikac/Desktop/Python/last/train/train.csv', header=None, usecols=[1])

这段代码是用来读取名为"train.csv"的文件，并将第一列存储在df_path变量中，将第二列存储在df_label变量中。你指定了文件的完整路径"/Users/pikac/Desktop/Python/last/train/train.csv"作为root变量。通过使用斜杠"/"来表示路径的层次结构。同样地，通过指定header=None参数，pandas不会将第一行视为列名。而usecols参数允许你选择要读取的列。在这个例子中，我们只选择了第0列和第1列。请确保文件路径正确并存在。

df_path = pd.read_csv(root + '\\dataset.csv', usecols='0')

这行代码使用 Pandas 库中的 read_csv 函数从指定路径下读取名为 dataset.csv 的文件，并且只保留该文件中第一列数据，然后将其存储到 df_path 变量中。其中，root 是存储 dataset.csv 文件的文件夹路径。如果 usecols 参数传入的是字符串类型，那么它会被解析为文件中要读取的列的名称或索引，例如 usecols='0, 2, 3' 表示只读取第 1、3、4 列数据；如果传入的是整数或整数列表，表示要读取的列的位置，例如 usecols=[0, 2, 3] 表示只读取第 1、3、4 列数据。