提取出df中‘label’中的值并组成一个3*1的数组
时间: 2024-03-05 15:52:24 浏览: 25
可以使用 Pandas 库来实现这个功能。假设 `df` 是包含 `label` 列的 Pandas DataFrame 对象,可以使用以下代码提取 `label` 列中的值并组成一个 3x1 的数组:
```python
import pandas as pd
labels = df['label'].values[:3].reshape((3, 1))
```
这里首先使用 `df['label']` 提取 `label` 列中的值,然后使用 `.values` 将其转换为 NumPy 数组。接着使用切片 `[:3]` 取前三个值,并使用 `.reshape((3, 1))` 将其变形为一个 3x1 的数组。最终的结果存储在 `labels` 变量中。
相关问题
提取出df中‘label’中的值并且每3个值求平均存储在一个数组中
可以使用 Pandas 库和 NumPy 库来实现这个功能。假设 `df` 是包含 `label` 列的 Pandas DataFrame 对象,可以使用以下代码提取 `label` 列中的值并且每3个值求平均存储在一个数组中:
```python
import pandas as pd
import numpy as np
# 提取 'label' 列中的值
labels = df['label'].values
# 将 'label' 列中的值分组,每 3 个求平均
grouped_labels = np.mean(labels.reshape(-1, 3), axis=1)
# 输出结果
print(grouped_labels)
```
这里首先使用 `df['label']` 提取 `label` 列中的值,并将其保存在变量 `labels` 中。接着使用 `numpy` 库的 `reshape` 方法将 `labels` 变形为一个 3 列的矩阵,每 3 个值为一组。使用 `numpy` 库的 `mean` 方法对每一组进行求平均,得到一个 1 列的矩阵,每个元素为一组的平均值,保存在变量 `grouped_labels` 中。最终的结果即为 `grouped_labels`。
label = torch.floattensor(study_train_df[study_train_df['filename']==filenam
label = torch.floattensor(study_train_df[study_train_df['filename']==filename]['label'])
首先,我们假设study_train_df是一个包含文件名和标签的数据框。我们想从这个数据框中提取特定文件名所对应的标签,并将其存储为一个torch的floattensor。
在给定的代码中,study_train_df['filename']==filename是一个布尔表达式,用于筛选出与filename相等的文件名所在的行。这将返回一个布尔数组,其中True表示对应的行是我们想要的文件名所在的行。
然后,我们利用这个布尔数组来索引数据框,并选择出对应的标签列。这将返回一个包含所需标签的一维数组。
最后,我们将这个一维数组转换为一个torch的floattensor。这可以通过torch的floattensor函数完成,该函数接受一个数组作为输入,并返回一个新的floattensor。
因此,label变量将包含我们所需的标签,并且可以在后续的代码中使用。
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