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:]

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

vacs = pd.read_csv("/Users/jhg/PycharmProjects/pythonProject/crossV2.csv") G = nx.from_pandas_edgelist(vacs,edge_attr="VERBS") 读的csv文件可以只有一列吗

可以的，但是需要指定列名，例如：

vacs = pd.read_csv("/Users/jhg/PycharmProjects/pythonProject/crossV2.csv", usecols=["VERBS"])

这样就只会读取 CSV 文件中的 `VERBS` 列。注意，此时生成的 DataFrame 只有一列。

def get_csv_from_chunks(file_path, chunksize=10000, stop=False, usecols=None): print('load %s, split in chunksize: %d' % (file_path, chunksize)) if usecols: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize, usecols=usecols) else: diter = pd.read_csv(file_path, encoding='utf8', engine='python', chunksize=chunksize) h = pd.DataFrame() n = 1 for d in diter: if stop: return d print('read %d chunk file, total shape: %s' % (n, h.shape)) d = reduce_mem_usage(d) h = pd.concat([h, d]) n += 1 print('final file shape:', h.shape) return h

这段代码定义了一个名为 `get_csv_from_chunks` 的函数，用于从较大的 CSV 文件中逐块读取数据并进行处理。函数接受以下参数：

- `file_path`：CSV 文件的路径。
- `chunksize`：每个块的大小，默认为 10000。
- `stop`：一个布尔值，表示是否在读取到第一个块后停止读取，默认为 False。
- `usecols`：一个列表，指定要从文件中读取的列，默认为 None，表示读取所有列。

函数首先打印加载文件的信息，然后根据给定的参数调用 `pd.read_csv` 函数来逐块读取 CSV 文件，并返回一个迭代器对象 `diter`。如果指定了 `usecols`，则使用该参数进行列的选择。

接下来，创建一个空的 DataFrame `h` 用于存储最终的结果，以及一个变量 `n` 用于记录块的索引。然后，通过 `for` 循环遍历迭代器对象 `diter`，在每个循环中执行以下操作：

- 如果 `stop` 为 True，则直接返回当前块 `d`。
- 打印当前块的索引和结果 DataFrame `h` 的形状。
- 对当前块进行处理（例如，通过调用 `reduce_mem_usage` 函数进行内存优化）。
- 将当前块与结果 DataFrame `h` 进行拼接，并将拼接后的结果赋值给 `h`。
- 增加块的索引值 `n`。

最后，打印最终结果 DataFrame `h` 的形状，并将其作为函数的返回值。