return x = self.data.drop(columns=[target_col]),y = self.data[target_col]

这段代码是一个函数的返回值，返回了一个元组，包含两个元素，分别是 x 和 y。其中，x 是 self.data 中除了 target_col 列之外的所有列，y 是 self.data 中的 target_col 列。

具体来说，.drop(columns=[target_col]) 是 Pandas 库中的一个方法，用于删除数据框中的某些列。这里传入的参数是 [target_col]，表示删除名为 target_col 的列。然后，将删除后的数据框赋值给 x。

同时，self.data[target_col] 表示从数据框 self.data 中取出名为 target_col 的列，然后将其赋值给 y。最后，这个函数返回一个元组 (x, y)。

相关问题

y = data['血糖']data = data.drop(columns=['血糖'])# 归一化mean = train.mean(axis=0)std = train.std(axis=0)train = (train - mean) / stdtest = (test - mean) / std# 执行PCA降维pca = PCA(n_components=10)train = pca.fit_transform(train)test = pca.transform(test)input_dim = 10 # 降维后的输入特征维度time_steps = 60output_steps = 1 # 可以预测一步，或预测多步#target_index = data.columns.tolist().index('血糖') # 待预测变量是第几个特征class MyDataset(Dataset): def __init__(self, data, label, time_steps, output_steps, target_index): # 新增label参数 self.time_steps = time_steps self.output_steps = output_steps self.target_index = target_index self.data = self.transform(data.astype(np.float32)) self.label = label # 定义self.label def transform(self, data): output = [] for i in range(data.shape[0] - self.time_steps - self.output_steps): output.append(data[i: (i + self.time_steps + self.output_steps), :]) return np.stack(output) def __getitem__(self, index): data = self.data[index, 0:self.time_steps, :] label = self.label[index + self.time_steps] # 注意，这里改为预测一步之后的标签的运算过程

这段代码定义了一个自定义数据集 MyDataset，用于将数据转换成模型输入所需的格式。它接收包括所有特征在内的数据和标签，以及时间步数 time_steps 和输出步数 output_steps，用于将数据转换成模型需要的形式。在 __init__ 函数中，将传入的数据转换成 float32 类型并进行归一化处理。在 transform 函数中，将数据按照 time_steps 和 output_steps 划分成多个小块，并将这些小块组合成一个三维数组。在 __getitem__ 函数中，根据索引获取对应的数据和标签，并将标签改为预测一步之后的标签。注意，这里的 target_index 已经不再需要了，因为目标变量已经在 data 中被删除了。

# 导入数据集 data = pd.read_csv("pima.csv") # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

这段代码是用来对一个名为 "pima.csv" 的数据集进行数据预处理的，其中包含了以下步骤：

1. 载入数据集并确定目标变量和特征变量；
2. 将特征变量分为二分类特征、多分类特征和数值型特征三类；
3. 对二分类特征进行标签编码（将其转换为数字）；
4. 对多分类特征进行独热编码（将其转换为多个二分类特征）；
5. 对数值型特征进行标准化（使其均值为0，方差为1）；
6. 将原始的特征变量删除，并将标准化后的数值型特征与编码后的特征变量合并。

这些步骤的目的是为了让数据集更加适合用于机器学习算法的训练和测试，从而提高模型的准确性和泛化能力。