def Creat_X_y(select_f,feature,label): # select_f1=select_f.query(label+'!=-9999.99') p=select_f[feature+[label]] print(p.info()) t=p.isin([-9999.99]).any(axis=1) p=p[~t] t=p.isin([-9999]).any(axis=1)
时间: 2024-04-09 17:30:11 浏览: 11
这段代码的作用是创建特征矩阵 X 和标签向量 y,用于机器学习模型的训练和预测。它的输入参数包括 select_f(数据集),feature(特征列名),label(标签列名)。
代码的第一行定义了一个函数 Creat_X_y,它接受三个参数 select_f、feature 和 label。
第二行使用查询操作筛选出标签不等于 -9999.99 的数据,并将结果赋给变量 p。
第三行打印出 p 的信息,这可能是为了查看数据的维度和特征列。
第四行使用 isin([-9999.99]).any(axis=1) 判断是否有元素等于 -9999.99,返回一个布尔值的 Series。
第五行通过取反操作 ~t,将标签等于 -9999.99 的行从数据集 p 中删除。
第六行使用 isin([-9999]).any(axis=1) 判断是否有元素等于 -9999,返回一个布尔值的 Series。
相关问题
def Creat_X_y(select_f,feature,label): # select_f1=select_f.query(label+'!=-9999.99') p=select_f[feature+[label]] print(p.info()) t=p.isin([-9999.99]).any(axis=1) p=p[~t] t=p.isin([-9999]).any(axis=1) select_data=p[~t] print(select_data.info()) select_data=select_data.dropna() print(select_data.info()) X=select_data[feature] y=select_data[label] return X,y
这段代码的作用是从特征和标签中创建训练数据集。首先,它从`select_f`中选择特征和标签列,并将它们存储在DataFrame对象`p`中。然后,它检查`p`中是否存在值为-9999.99的元素,并将这些行剔除。接下来,它再次检查`p`中是否存在值为-9999的元素,并将这些行剔除。剩下的数据存储在`select_data`中。然后,它使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行。最后,它将特征和标签分别存储在`X`和`y`中,并将它们作为结果返回。
解释代码:option.creat_x=@creat_x_1;
这段代码的作用是将一个叫做`creat_x_1`的函数赋值给一个名为`option`的结构体中的`creat_x`字段。具体解释如下:
- `option`是一个结构体,它包含了多个字段,这里我们只关注其中一个名为`creat_x`的字段。
- `@creat_x_1`表示将`creat_x_1`函数的句柄(即函数名)赋给`option.creat_x`字段。其中,`@`符号用于获取一个函数的句柄。
- 因此,`option.creat_x`字段现在包含了指向`creat_x_1`函数的句柄。
这样做的目的是为了方便后续的代码编写。通过将函数赋值给一个结构体中的字段,可以方便地在其他函数中调用该函数,而无需再次指定函数名和参数。