for m in [pos_user]: print(m.shape, data['target'].value_counts()) # X = data.drop(['target', 'CUST_NO'], axis=1) y = data['CUST_NO'].isin(m['custno'].unique()).astype(int) # y = data['target']
时间: 2024-01-21 10:05:17 浏览: 100
pandas计数 value_counts()的使用
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这段代码是一个简单的for循环,它遍历了一个列表 `[pos_user]` 中的元素,并输出一些信息。假设变量 `pos_user` 是一个包含用户数据的数据框。
下面是每一行代码的解释:
1. `for m in [pos_user]:`:这是一个简单的for循环,遍历了列表 `[pos_user]` 中的元素。在这种情况下,列表只有一个元素 `pos_user`。
2. `print(m.shape, data['target'].value_counts())`:这行代码打印了 `m` 的形状和 `data['target']` 的值计数。`m.shape` 返回 `m` 的维度信息,`data['target'].value_counts()` 返回了 `data['target']` 列中每个值的计数。
3. `y = data['CUST_NO'].isin(m['custno'].unique()).astype(int)`:这行代码根据条件生成了一个新的变量 `y`。它检查了 `data['CUST_NO']` 列中的值是否存在于 `m['custno']` 列的唯一值中,然后将结果转换为整数类型。
4. 注释掉的代码行:代码行以 `#` 开头表示注释,被注释掉的代码在程序运行时会被忽略。
请注意,此代码片段中的注释部分被注释掉了,因此在运行之前您需要根据实际需求取消注释相应的代码行。
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