对于是上面csv csv_data.iterrows()返回的是什么

`csv_data.iterrows()` 返回一个迭代器，该迭代器可以用来遍历 CSV 数据的每一行。每次迭代返回一个包含两个元素的元组 `(index, row)`，其中 `index` 是行索引，`row` 是一个 Series 对象，包含了该行中所有列的数据。

在 `read_data_bananas()` 函数中，`iterrows()` 被用来遍历所有的图像标注信息。对于每一行标注信息，函数使用 `os.path.join()` 函数构造出对应图像文件的完整路径，然后使用 `matplotlib.image.imread()` 函数读取图像数据。读取到的图像数据和标注信息分别被存储在 `images` 和 `targets` 列表中。

需要注意的是，使用 `iterrows()` 遍历大型数据集可能会比较慢，因为它需要一个一个地读取和处理每一行数据。如果数据集非常大，可以考虑使用 pandas 库提供的其他遍历方式，例如 `itertuples()` 或 `iteritems()`。

相关问题

def read_data_bananas(is_train=True): """读取香蕉检测数据集中的图像和标签""" data_dir = d2l.download_extract('banana-detection') csv_fname = os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else 'bananas_val', 'label.csv') csv_data = pd.read_csv(csv_fname) csv_data = csv_data.set_index('img_name') images, targets = [], [] for img_name, target in csv_data.iterrows(): images.append(image.imread( os.path.join(data_dir, 'bananas_train' if is_train else 'bananas_val', 'images', f'{img_name}'))) # 这里的target包含（类别，左上角x，左上角y，右下角x，右下角y）， # 其中所有图像都具有相同的香蕉类（索引为0） targets.append(list(target)) return images, np.expand_dims(np.array(targets), 1) / 256

这段代码实现了读取香蕉检测数据集中的图像和标注信息的功能。具体来说，该函数首先通过 `d2l.download_extract()` 函数获取数据集的路径，然后根据 `is_train` 参数指示的训练集或验证集路径，读取对应的标注文件 `label.csv` 中的数据。接下来，将 `img_name` 列设置为数据框的行索引，方便后续的数据访问和操作。

然后，对于每张图像，使用 `matplotlib.image.imread()` 函数读取图像数据，并将其存储在 `images` 列表中。同时，将该图像的标注信息存储在 `targets` 列表中，该列表中的每个元素都是一个包含类别和检测框坐标的列表。需要注意的是，由于所有图像都具有相同的香蕉类，因此这个类别信息在代码中并没有被使用。

最后，将 `targets` 列表转换为 NumPy 数组，并将其归一化到 [0, 1] 的范围内，方便后续的模型训练。最终，该函数返回了读取到的图像数据和标注信息。

import pandas as pd import cx_Oracle def import_data_to_oracle(file_path,table_name): # 连接 ORACLE 数据库 conn = cx_Oracle.connect('lh','Lh*202209','10.66.20.20/lhdb') cursor = conn.cursor() # 读取 CSV 文件 csv_data = pd.read_csv(file_path) # 迭代插入数据 count = 0 for index, row in csv_data.iterrows(): # 构造插入语句 insert_sql = "INSERT INTO " + table_name + " (column1, column2, ...) " \ + "VALUES (value1, value2, ...)" print(insert_sql) # 执行插入操作 cursor.execute(insert_sql) # 计数器 +1 count += 1 # 每 10000 行数据，执行一次提交操作 if count % 10000 == 0: conn.commit() print(f"{count}rows committed.") # 最后执行一次提交操作，确保所有数据被正确插入 conn.commit() # 关闭游标和连接 cursor.close() conn.close()

这是一段 Python 代码，导入了 Pandas 和 cx_Oracle 两个库。它定义了一个名为 import_data_to_oracle 的函数，该函数接受两个参数：文件路径和表名。该函数的功能是将指定路径下的数据导入到 Oracle 数据库的指定表格中。