data=data.reset-index()和data.reset-index(inpace=True)的区别

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。

相关问题

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。

test_df = data[data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) train_df = data[~data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) feature_name = [f for f in data.columns if f not in drop_cols] X_train = train_df[feature_name].reset_index(drop=True) X_test = test_df[feature_name].reset_index(drop=True) y = train_df['label'].reset_index(drop=True)

这段代码的作用是将原始数据集分为训练集和测试集，并获取特征名称和标签。

首先，`data` 是原始数据集。`data["label"].isnull() == True` 会返回一个布尔数组，表示每个数据点的 "label" 是否缺失。`data[data["label"].isnull() == True]` 会根据这个布尔数组筛选出缺失 "label" 的数据点，也就是测试集。`data[~data["label"].isnull() == True]` 则是选择不缺失 "label" 的数据点，也就是训练集。

`reset_index(drop=True)` 用来重新设置索引，把新的数据集索引从 0 开始排列。

`feature_name` 是特征名称列表，其中 `drop_cols` 是需要删除的特征列名列表。`X_train` 和 `X_test` 分别是训练集和测试集的特征数据。`y` 是训练集的标签数据。