dataframe = pd.read_csv('./international-airline-passengers.csv', usecols=[1], engine='python', skipfooter=3) dataset = dataframe.values # 将整型变为float dataset = dataset.astype('float32') #归一化 在下一步会讲解 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) dataset = scaler.fit_transform(dataset) train_size = int(len(dataset) * 0.65) trainlist = dataset[:train_size] testlist = dataset[train_size:]
时间: 2024-04-19 12:25:41 浏览: 33
根据您的代码,您正在处理一个名为 'international-airline-passengers.csv' 的数据集。首先,您使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取了该文件,并指定了 `usecols` 参数来选择要使用的列(在这里,选取了第二列)。您还使用了 `engine='python'` 参数来指定使用 Python 解析引擎。最后,您使用了 `skipfooter` 参数来跳过文件末尾的三行。
接下来,您将读取的数据集赋值给了一个名为 `dataset` 的变量,并将其转换为 `float32` 类型。这是因为在机器学习中,通常需要将数据转换为浮点数类型进行处理。
接下来,您使用了 `MinMaxScaler` 类从 `sklearn.preprocessing` 模块中实例化了一个归一化器对象 `scaler`,并调用了它的 `fit_transform` 方法对数据集进行归一化处理。归一化是一种常见的数据预处理技术,用于将数据缩放到特定的范围内(在这里是 0 到 1)。
然后,您定义了一个变量 `train_size`,用于指定训练集的大小。在这里,您将训练集的大小设置为整个数据集的 65%。
最后,您将数据集划分为训练集和测试集,并将它们分别赋值给了 `trainlist` 和 `testlist` 变量。
希望这能帮助您理解代码的功能。如果您有任何其他问题,请随时提问。
相关问题
df = pd.read_csv( /train.csv , sep= )
很抱歉,引用中提供的代码片段中没有给出`/train.csv`的具体路径,无法确定`pd.read_csv()`函数中的文件路径参数。但是,根据代码片段中的其他信息,我们可以了解到以下内容:
1. `pd.read_csv()`函数用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式。
2. `sep`参数用于指定CSV文件中的分隔符。
3. 引用中的代码片段使用`pd.read_csv()`函数从`adult.data`文件中读取数据,并将其保存为`adults.csv`文件。
4. 引用中的代码片段使用`pd.read_csv()`函数从`train`文件中读取数据,并将其转换为DataFrame格式。
因此,如果您想使用`pd.read_csv()`函数读取CSV文件并将其转换为DataFrame格式,您需要提供CSV文件的路径和文件名,并使用`sep`参数指定分隔符。例如,如果您的CSV文件名为`train.csv`,并且该文件位于当前工作目录中,则可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('train.csv', sep=',')
```
请注意,上述代码假定CSV文件中使用逗号作为分隔符。如果您的CSV文件使用其他分隔符,请相应地更改`sep`参数的值。
df1=pd.read_csv
df1=pd.read_csv是一个用于读取CSV文件的函数。它是pandas库中的一个方法,用于将CSV文件中的数据加载到一个名为df1的DataFrame对象中。
CSV文件是一种常见的文本文件格式,用于存储表格数据。它以逗号作为字段之间的分隔符,每一行表示一个记录,每个字段表示一个属性。
使用df1=pd.read_csv函数可以将CSV文件加载到内存中,并将其解析为一个DataFrame对象。DataFrame是pandas库中的一个数据结构,类似于表格或电子表格,可以方便地对数据进行处理和分析。
在使用df1=pd.read_csv函数时,你需要提供CSV文件的路径作为参数,例如:
df1 = pd.read_csv('data.csv')
这将读取名为data.csv的文件,并将其内容存储在df1中。你可以通过df1来访问和操作CSV文件中的数据。
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