feature_list=list(train_data.columns) feature_list.remove('target') print(feature_list) for i in feature_list: sns.distplot(train_data[{i}]) sns.distplot(test_data[{i}]) plt.title(i) plt.show()
时间: 2024-03-18 13:44:23 浏览: 91
这段代码看起来像是在做数据可视化方面的工作。首先,将训练数据中除了'target'列以外的所有列名存储在名为'feature_list'的列表中。然后,使用Seaborn库中的'distplot'函数对每个特征进行可视化,分别绘制训练数据和测试数据的分布直方图,并在每个图像中添加特征名称作为标题。最后,使用Matplotlib库中的'show'函数显示每个图像。这段代码的目的可能是为了探索数据中各个特征的分布情况,以便更好地理解数据并为后续建模工作做准备。