cate_cols = [x for x in dfdata.columns if dfdata[x].dtype not in [np.float32,np.float64] and x!=label_col]是什么意思

这段代码是在 Python 中对一个 DataFrame（数据框）对象 dfdata 的列进行筛选，得到一个名为 cate_cols 的列表。该列表包含了 dfdata 中所有数据类型不为 np.float32 或 np.float64，并且列名不为 label_col 的列。

具体解释如下：

- dfdata.columns 是一个包含 dfdata 所有列名的列表；
- dfdata[x].dtype 返回数据框 dfdata 中列 x 的数据类型；
- np.float32 和 np.float64 分别代表单精度浮点数和双精度浮点数，这里的意思是排除这两种类型的列；
- label_col 是一个字符串，代表标签列的列名，这里的意思是排除标签列；
- 最后将筛选结果保存在 cate_cols 列表中。

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dftrain,dfvalid = train_test_split(dfdata, train_size=0.75, random_state=42) Xtrain,Ytrain = dftrain.drop(label_col,axis = 1),dftrain[label_col] Xvalid,Yvalid = dfvalid.drop(label_col,axis = 1),dfvalid[label_col] cate_cols_indexs = np.where(Xtrain.columns.isin(cate_cols))[0]

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