data=data.reset-index()和data.reset-index(inpace=True)的区别
时间: 2023-05-15 12:05:29 浏览: 26
data.reset_index()会返回一个新的DataFrame,而原始的DataFrame不会被修改。而data.reset_index(inplace=True)会直接修改原始的DataFrame,不会返回一个新的DataFrame。
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np.random.seed(123) msk = np.random.rand(len(data)) < 0.8 train_data = data[msk].reset_index(drop=True) test_data = data[~msk].reset_index(drop=True)这段代码什么意思
这段代码的作用是将数据集随机分成训练集和测试集。具体来说,它的实现过程如下:
1. 使用NumPy中的随机数生成器np.random.seed(123)进行随机数种子的设置。这样可以保证每次运行代码时得到的随机数序列是一样的,以确保结果的可重复性。
2. 使用np.random.rand(len(data))生成一个长度为数据集大小的随机数数组。这个数组中的每个元素都是0到1之间的随机数。
3. 将上一步生成的随机数数组与0.8进行比较,得到一个长度为数据集大小的布尔值数组msk。如果随机数小于0.8,则对应位置为True,否则为False。
4. 使用msk数组对数据集进行索引,得到训练集train_data和测试集test_data。具体来说,msk中为True的元素对应的数据会被选入训练集中,而msk中为False的元素则会被选入测试集中。
5. 使用reset_index(drop=True)方法对训练集和测试集进行重置索引,以确保索引是从0开始连续的整数。这样有助于后续对数据的处理和分析。
data = data_train.append(data_test).reset_index(drop=True)
这行代码的作用是将 `data_train` 和 `data_test` 两个数据框合并,并重置索引。具体来说,`append()` 函数将 `data_test` 添加到 `data_train` 的末尾,生成一个新的数据框,然后 `reset_index(drop=True)` 将新数据框的索引从 0 开始重新排列。这样做的目的是将数据合并后,索引能够连续,方便后续的数据处理和分析。