import mifs import pandas as pd image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0) x=image_data[image_data.columns[1:]] label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0) y = label['label'] feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1) feat_selector.fit(x, y) # call transform() on X to filter it down to selected features X_filtered = feat_selector.transform(x.values) # Create list of features feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_] print(feature_name) # Write selected features to CSV file selected_features = x[feature_name] selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None) 将这段代码修改一下保留第一列

修改后的代码如下所示，已保留第一列：

import mifs
import pandas as pd

image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0)
x = image_data.iloc[:, 1:]  # 保留第一列之后的所有列
label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0)
y = label['label']
feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1)
feat_selector.fit(x, y)

# 调用 transform() 来筛选出选择的特征
X_filtered = feat_selector.transform(x.values)

# 创建特征列表
feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_]
print(feature_name)
# 将选择的特征写入CSV文件
selected_features = x[feature_name]
selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None)

在上述代码中，首先读取了`3D_res34_pearson.csv`和`label.csv`文件，然后使用`iloc`方法将`x`中的数据保留从第二列开始的所有列。接着，使用`mifs.MutualInformationFeatureSelector`创建一个互信息特征选择器，并使用`fit`方法对特征进行选择。然后，使用`transform`方法筛选出选择的特征。

在最后部分，我们通过`feature_name`获取了选择的特征名称，并打印输出。然后，将选择的特征存储到`selected_features`变量，并使用`to_csv`方法将其写入到`3D_res34_mrmr.csv`文件中（不包括索引）。

请注意，以上代码假设第一列是特征的标识列，而从第二列开始才是需要进行特征选择的数据列。如果你的数据列不是从第二列开始，你需要根据实际情况修改代码中的索引切片部分。