y = df.loc['Survived']

这是一个pandas库的DataFrame对象中使用的.loc属性，表示通过标签索引选取数据。这个代码表示选取数据框df中索引标签为'Survived'的那一行，并将其赋值给变量y。注意，这样选取的结果是包含标签为'Survived'的那一行所有列的数据。如果只想要选取某一列，可以使用df.loc[:, 'Survived']这样的语法。

相关问题

pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思

这段代码用于计算数据框 df 中某一列 col 中两种分类（'yes' 和 'no'）的频数（出现次数）。

- df.loc[df.y.values == 'yes', col]：这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行，并且只选择其中的 col 列。
- .value_counts()：对筛选出的结果进行频数计算，返回一个 Series 对象，其中每个唯一值都是索引标签，其对应的值是该值出现的次数。

因此，pos_counts 和 neg_counts 分别表示 df 中 y 列中值为 'yes' 和 'no' 的行中 col 列的频数。

df=pd.read_table('./datingTestSet.txt',names=['fly','plat','eat','like']) df1=df.loc[:,['like']] x1=display(df1.loc[df['like'].str.endswith('largeDoses')].index) x2=df1.loc[df['like'].str.endswith('smallDoses')].index x3=df1.loc[df['like'].str.endswith('didntLike')].index print(x1,x2,x3)y = display(list(range(1, 1000))) y plt.scatter(x, y1, c = "yellow", marker='o',label='largeDoses')

这段代码读入了一个文本文件，将数据存储在名为df的数据框中，并将列名设置为'fly'、'plat'、'eat'和'like'。然后，选择只包含'like'列的子数据框df1。接下来，使用str.endswith()方法和'largeDoses'、'smallDoses'和'didntLike'字符串来查找不同类别的数据的索引，并将它们存储在x1、x2和x3中。最后，使用Matplotlib的scatter()函数绘制散点图，并使用不同的颜色和标记来区分不同类别的数据点。但是，代码中的变量y没有定义，因此无法运行。