data.sort values("求差",axis=0,ascending-True, inplace=True, na position='first')
时间: 2023-05-11 18:03:37 浏览: 86
这是一个 pandas 的数据排序操作,其中 values 参数表示要排序的列,axis=0 表示按行排序,ascending=True 表示升序排列,inplace=True 表示直接在原数据上进行排序,na_position='first' 表示将缺失值放在排序结果的最前面。
相关问题
data = (data - data.mean(axis=0)) / data.std(axis=0)
这段代码的作用是将数据进行标准化(Standardization),也称为 Z-score 标准化。
其中,data.mean(axis=0) 是对数据集的每一列求平均值,得到一个 1xn 的向量,n 表示数据集的特征数。
data.std(axis=0) 是对数据集的每一列求标准差,得到一个 1xn 的向量。
然后,用 data 减去每一列的平均值,再除以每一列的标准差,就完成了标准化。
标准化后的数据具有零均值和单位方差,有利于提高模型的训练效果,并且可以消除不同特征量纲带来的影响。
data.dropna(axis=1,how='all',inplace=True)
您的代码使用了`dropna`函数来删除DataFrame中所有值都是NaN的列。这个函数的参数说明如下:
- `axis=1`:表示按列进行操作,即删除列。
- `how='all'`:表示只删除所有值都是NaN的列。
- `inplace=True`:表示在原始DataFrame上进行操作,不创建新的副本。
通过这行代码,您可以删除所有值都是NaN的列,并在原始DataFrame上进行修改。
请注意,这行代码会直接修改原始DataFrame,所以请确保您确实想要在原始数据上进行操作。如果需要创建一个新的DataFrame来存储删除NaN列之后的结果,则可以将`inplace=True`改为`inplace=False`。
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