numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index作用是
时间: 2023-09-04 19:08:59 浏览: 54
这行代码的作用是从 DataFrame `all_features` 中筛选出所有的数值型特征,并将这些特征的名称存储在列表 `numeric_features` 中。
具体来说,`all_features.dtypes` 返回一个 Series 对象,其中包含了 `all_features` 中所有列的数据类型。`all_features.dtypes != 'object'` 返回一个布尔型的 Series 对象,其中每个元素表示对应的列是否为数值型(即数据类型不为 `object`)。通过使用布尔型 Series 对象来索引 `all_features.dtypes`,可以得到一个包含数值型特征的 Series 对象。最后,使用 `.index` 方法提取这个 Series 对象中的索引,即数值型特征的名称列表。
这个操作通常用于数据预处理阶段,可以方便地对数值型特征进行处理和建模,如特征缩放、特征选择、模型训练等。
相关问题
numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index
你的第一个问题是关于如何选择数值特征的索引。在这里,`all_features` 是一个包含了所有特征的数据框或数据集。`dtypes` 函数用于返回每个特征的数据类型。条件 `all_features.dtypes != 'object'` 会过滤掉数据类型为 'object' 的特征,即只保留数值特征。最后,`.index` 会返回过滤后的数值特征的索引。
请注意,这里的回答是基于你给出的代码片段,并且假设你已经定义了 `all_features` 变量。如果有任何其他问题,请随时提问。
解释numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index
这行代码的作用是从一个数据集(即`all_features`)中选出所有的数值型特征列(列的数据类型不是`object`类型),并将这些特征列的列名保存在一个名为`numeric_features`的变量中。
具体来说,`all_features.dtypes`返回一个包含数据集中每个列的数据类型的`Series`对象,其中列名为索引,数据类型为值。`all_features.dtypes != 'object'`返回一个布尔类型的`Series`对象,其中每个元素表示对应列是否为数值型特征列。最后,`.index`获取所有为`True`的元素的索引,即所有数值型特征列的列名。