numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index作用是
时间: 2023-09-04 10:08:59 浏览: 102
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
这也不是一个问题,它是一个代码行,用于选取数据集中所有非对象类型的特征的列标签。具体来说,它首先使用`all_features.dtypes`选取数据集中所有特征的数据类型,然后使用`!= 'object'`筛选出非对象类型的特征,最后使用`.index`选取这些特征的列标签,存储在`numeric_features`中。
numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].apply(lambda x: (x - x.mean()) / (x.std())) all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)解释每行代码含义
1. `numeric_features = all_features.dtypes[all_features.dtypes != 'object'].index`: 这一行代码根据数据类型筛选出数值型特征的索引,将其存储在`numeric_features`变量中。其中,`all_features.dtypes`返回一个Series对象,其索引为特征名,值为该特征的数据类型;`all_features.dtypes != 'object'`返回一个布尔类型的Series对象,其中数值型特征的值为`True`,非数值型特征的值为`False`;最后,使用`.index`方法提取数值型特征的索引。
2. `all_features[numeric_features]`: 使用数值型特征的索引,从`all_features`中选取数值型特征的子集。
3. `all_features[numeric_features].apply(lambda x: (x - x.mean()) / (x.std()))`: 对选取的数值型特征进行标准化处理,即将每个特征的值减去该特征的均值并除以该特征的标准差。这里使用了`apply`方法来对每个特征进行操作,其中`lambda x`表示对于每个特征`x`,执行括号内的操作。
4. `all_features[numeric_features] = all_features[numeric_features].fillna(0)`: 填充缺失值,这里使用0进行填充。对于选取的数值型特征,使用`fillna`方法将缺失值替换为0,并将结果存储回`all_features[numeric_features]`中。
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