请帮我解释一下下面这段代码 features_list = list(features.columns)
时间: 2023-09-04 17:09:01 浏览: 71
这段代码的功能是将 DataFrame 中的列名转换为一个列表。具体而言,它使用 `columns` 属性获取了 `features` DataFrame 中所有列的名称,并将这些列名存储在一个列表 `features_list` 中。通过执行这段代码,我们可以得到一个包含 `features` DataFrame 所有列名的列表 `features_list`。这个列表可以方便地用于后续的数据处理和分析操作。
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plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思
好的,我来解释每一行代码的意思:
1. `plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns)`: 绘制箱线图,用于检测是否存在异常值;
2. `plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r')`: 在箱线图上绘制两条水平线,用于标记异常值的阈值;
3. `train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5]`: 去除训练数据中V9列中小于-7.5的异常值;
4. `train_data.describe()`: 输出训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等;
5. `from sklearn import preprocessing`: 导入preprocessing模块,用于数据预处理;
6. `features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']]`: 提取除了目标变量之外的特征列,存储在features_columns变量中;
7. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建MinMaxScaler对象,用于对特征数据进行归一化处理;
8. `min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns])`: 对MinMaxScaler对象进行拟合,计算出归一化所需的最大值和最小值;
9. `train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns])`: 对训练数据的特征列进行归一化处理;
10. `test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns])`: 对测试数据的特征列进行归一化处理;
11. `train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler)`: 将归一化后的训练数据特征列转换成DataFrame格式;
12. `train_data_scaler.columns = features_columns`: 给训练数据的特征列添加列名;
13. `test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler)`: 将归一化后的测试数据特征列转换成DataFrame格式;
14. `test_data_scaler.columns = features_columns`: 给测试数据的特征列添加列名;
15. `train_data_scaler['target'] = train_data['target']`: 将训练数据的目标变量添加到归一化后的训练数据中;
16. `train_data`: 输出训练数据的内容;
17. `mcorr=mcorr.abs()`: 计算特征之间的相关性矩阵,并对矩阵中的元素取绝对值;
18. `numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target']`: 筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征;
19. `print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))`: 输出筛选后的特征相关性,按照相关性大小降序排列;
20. `index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index`: 获取筛选后的特征名字,并存储在index0变量中;
21. `print(train_data_scaler[index0].corr('spearman'))`: 计算筛选后的特征之间的Spearman相关系数;
22. `new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37']`: 将相关性较高的特征名字存储在new_numerical变量中;
23. `X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical])`: 将训练数据中的new_numerical列转换为矩阵格式,存储在X变量中;
24. `VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])]`: 计算new_numerical列之间的VIF值,存储在VIF_list变量中;
25. `VIF_list`: 输出VIF_list变量的值;
26. `pca = PCA(n_components=0.9)`: 创建PCA对象,并设置保留90%的方差;
27. `new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1])`: 对训练数据进行PCA降维,并保留90%的方差;
28. `new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler)`: 对测试数据进行PCA降维,并保留90%的方差;
29. `new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90)`: 将降维后的训练数据转换为DataFrame格式;
30. `new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90)`: 将降维后的测试数据转换为DataFrame格式;
31. `new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target']`: 将训练数据的目标变量添加到降维后的训练数据中;
32. `new_train_pca_90.describe()`: 输出降维后的训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等。
import mifs import pandas as pd image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0) x=image_data[image_data.columns[1:]] label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0) y = label['label'] feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1) feat_selector.fit(x, y) # call transform() on X to filter it down to selected features X_filtered = feat_selector.transform(x.values) # Create list of features feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_] print(feature_name) # Write selected features to CSV file selected_features = x[feature_name] selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None) 将这段代码修改一下保留第一列
修改后的代码如下所示,已保留第一列:
```python
import mifs
import pandas as pd
image_data = pd.read_csv(r'D:\smoth\3D_res34_pearson.csv', header=0)
x = image_data.iloc[:, 1:] # 保留第一列之后的所有列
label = pd.read_csv('D:/smoth/label.csv', header=0)
y = label['label']
feat_selector = mifs.MutualInformationFeatureSelector('MRMR', k=1)
feat_selector.fit(x, y)
# 调用 transform() 来筛选出选择的特征
X_filtered = feat_selector.transform(x.values)
# 创建特征列表
feature_name = x.columns[feat_selector.ranking_]
print(feature_name)
# 将选择的特征写入CSV文件
selected_features = x[feature_name]
selected_features.to_csv(r'D:\smoth\3D_res34_mrmr.csv', index=None)
```
在上述代码中,首先读取了`3D_res34_pearson.csv`和`label.csv`文件,然后使用`iloc`方法将`x`中的数据保留从第二列开始的所有列。接着,使用`mifs.MutualInformationFeatureSelector`创建一个互信息特征选择器,并使用`fit`方法对特征进行选择。然后,使用`transform`方法筛选出选择的特征。
在最后部分,我们通过`feature_name`获取了选择的特征名称,并打印输出。然后,将选择的特征存储到`selected_features`变量,并使用`to_csv`方法将其写入到`3D_res34_mrmr.csv`文件中(不包括索引)。
请注意,以上代码假设第一列是特征的标识列,而从第二列开始才是需要进行特征选择的数据列。如果你的数据列不是从第二列开始,你需要根据实际情况修改代码中的索引切片部分。