dataset.columns = ["Date", "Visitor Team", "VisitorPts", "Home Team", "HomePts", "OT?","Notes"]
时间: 2024-06-23 07:01:15 浏览: 3
这个代码行是在设置Pandas DataFrame的列名,其中:
1. "Date":这可能表示日期或比赛的时间戳,用于记录每场比赛发生的时间。
2. "Visitor Team":客队的名称,即来访队伍。
3. "VisitorPts":客队的得分。
4. "Home Team":主队的名称,即主场队伍。
5. "HomePts":主队的得分。
6. "OT?":可能表示“ overtime”(加时赛)的标志,"O"可能表示有加时赛,"X"表示平局,"-"表示没有加时赛信息。
7. "Notes":可能是一些额外的注释或详细信息,比如比赛的具体情况、结果分析等。
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yolov5的train.py中dataset.indices = random.choices(range(dataset.n), weights=iw, k=dataset.n)
这行代码是 YOLOv5 训练脚本中的一部分,它用于创建一个随机抽样的数据集。在这里,dataset 表示输入的数据集,dataset.n 表示数据集中的样本数量。weights 是一个权重列表,它用于调整每个样本在抽样中出现的概率。例如,如果样本 A 的权重是 2,样本 B 的权重是 1,那么在随机抽样时,样本 A 的概率是样本 B 的两倍。k 是抽样的数量,即从数据集中随机抽取的样本数。这行代码的作用是随机抽取 dataset.n 个样本,并使用权重列表 iw 进行加权,以调整每个样本的抽样概率。
def get_dataset(field):#构造数据集 dataset=pd.DataFrame(field).copy() # 删除无用属性并将label置于最后一列 if 'Date' in dataset.columns.tolist(): dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True) label = dataset['label'].tolist() dataset.drop(['label'], axis=1, inplace=True) dataset['label'] = label else: dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1, inplace=True) dataset['User_id'] = dataset['User_id'].map(int) dataset['Coupon_id'] = dataset['Coupon_id'].map(int) dataset['Date_received'] = dataset['Date_received'].map(int) dataset['Distance'] = dataset['Distance'].map(int) if 'label' in dataset.columns.tolist(): dataset['label'] = dataset['label'].map(int) dataset.drop_duplicates(keep='first', inplace=True) dataset.index = range(len(dataset)) return dataset将上述代码改写,功能不变
可以将上述代码改写为:
```
def get_dataset(field):
dataset = pd.DataFrame(field).copy()
if 'Date' in dataset.columns:
dataset = dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1)
if 'label' in dataset.columns:
label = dataset['label'].tolist()
dataset = dataset.drop(['label'], axis=1)
dataset['label'] = label
else:
dataset = dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'date_received'], axis=1)
dataset[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'Distance']] = dataset[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'Distance']].astype(int)
if 'label' in dataset.columns:
dataset['label'] = dataset['label'].astype(int)
dataset = dataset.drop_duplicates(keep='first').reset_index(drop=True)
return dataset
```
这里的改动包括:
- 将 `if 'Date' in dataset.columns.tolist()` 改为 `if 'Date' in dataset.columns`,因为 `dataset.columns` 已经是一个列表了。
- 将 `dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1, inplace=True)` 改为 `dataset = dataset.drop(['Merchant_id', 'Discount_rate', 'Date', 'date_received', 'date'], axis=1)`,因为 `drop` 方法的 `inplace` 参数默认为 `False`,需要将返回值重新赋给 `dataset`。
- 将对 `User_id`、`Coupon_id`、`Date_received` 和 `Distance` 属性的转换方式改为 `dataset[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'Distance']] = dataset[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received', 'Distance']].astype(int)`,可以一次性将四列转换成整型。
- 将对 `label` 属性的转换方式改为 `dataset['label'] = dataset['label'].astype(int)`。
- 将 `dataset.index = range(len(dataset))` 改为 `dataset = dataset.reset_index(drop=True)`,可以更简单地重置索引。