train_cat = train_X[['date']] train_num = train_X.drop('date', axis=1) 在上述代码中，同时删除id，zipcode两个特征

在这段Python代码中，`train_X`是一个包含多个特征的数据集，而`train_cat`和`train_num`是对其进行操作后的两个新变量。

首先，`train_cat = train_X[['date']]` 表示将`train_X`数据集中名为'date'的那一列单独提取出来，赋值给新的变量`train_cat`。这部分只保留了日期这一特征，其他的列未被包括。

接着，`train_num = train_X.drop('date', axis=1)` 则是对原数据集`train_X`进行操作，使用`drop()`函数移除名为'date'的列，并设置参数`axis=1`表示沿着列（columns）方向删除。此外，由于你提到还要删除'id'和'zipcode'这两个特征，这里可能漏掉了，如果要去除这两个特征，应该在`drop()`函数中再添加这两个列名：

train_num = train_X.drop(['date', 'id', 'zipcode'], axis=1)

这样，`train_num`就只剩下除了'date'、'id'和'zipcode'之外的所有其他特征。

相关问题

def Data_preprocessing(): #对类别型特征，观察其取值范围及直方图 categorical_features = ['season','mnth','weathersit','weekday'] #数据类型变为object，才能被get_dummies处理 for col in categorical_features: train[col] = train[col].astype('object') X_train_cat = train[categorical_features] X_train_cat = pd.get_dummies(X_train_cat) print('独热编码结果') print(X_train_cat) from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler mn_X = MinMaxScaler() numerical_features = ['temp','atemp','hum','windspeed'] temp = mn_X.fit_transform(train[numerical_features]) X_train_num = pd.DataFrame(data=temp, columns=numerical_features, index =train.index) print('数据归一化处理结果') print(X_train_num.head()) # 合并数据 X_train = pd.concat([X_train_cat, X_train_num, train['holiday'], train['workingday']], axis = 1, ignore_index=False) print('X_train.head(): ') print(X_train.head()) # 合并数据 FE_train = pd.concat([train['instant'], X_train, train['yr'],train['cnt']], axis = 1) FE_train.to_csv('FE_day.csv', index=False) #保存数据 print('FE_train.head():') print(FE_train.head()) print(FE_train.info())请解释每一行代码含义

这段代码是一个数据预处理的函数，它包含以下步骤：

1. 首先定义了一个列表`categorical_features`，其中包含了需要进行独热编码的类别型特征。这些特征包括'season'、'mnth'、'weathersit'和'weekday'。

2. 然后将这些类别型特征的数据类型转换为`object`，以便能够被`get_dummies`函数处理。

3. 接着，将转换后的类别型特征数据存储在`X_train_cat`中，并通过`pd.get_dummies`函数对其进行独热编码。这里将输出独热编码的结果。

4. 导入`MinMaxScaler`类，并定义了一个列表`numerical_features`，其中包含了需要进行归一化处理的数值型特征。这些特征包括'temp'、'atemp'、'hum'和'windspeed'。

5. 使用`MinMaxScaler`对数值型特征进行归一化处理，并将处理后的结果存储在`X_train_num`中。这里将输出数据归一化处理的结果。

6. 将独热编码后的特征数据和归一化处理后的数值型特征数据与原始数据集中的'holiday'和'workingday'列进行合并，生成最终的训练数据`X_train`。这里将输出合并后的结果。

7. 再次将原始数据集中的'instant'、'yr'和'cnt'列与合并后的特征数据`X_train`进行合并，生成最终的特征工程训练数据`FE_train`。

8. 将特征工程训练数据`FE_train`保存到名为'FE_day.csv'的文件中。

9. 最后打印出特征工程训练数据`FE_train`的头部和信息。

这段代码的主要功能是将原始数据集进行特征工程处理，包括对类别型特征进行独热编码、对数值型特征进行归一化处理，并将处理后的特征数据与原始数据集合并，生成最终的特征工程训练数据。

逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)

这段代码主要是对数据进行预处理和分割，具体解释如下：

1. `column = list(average.columns)`：将 `average` 数据的列名转换成列表形式，并赋值给 `column`。

2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据，赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。

3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`：从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据，赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间，`EVENTdeath` 表示是否死亡。

4. `for i in range(1, 101):`：循环 100 次，每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。

5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`：使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集，其中测试集占 30%，`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的，以保证实验结果可重复。

6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`：将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。

7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`：实例化 `StandardScaler` 类，即进行 Z-score 标准化的对象。

8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`：对训练集进行 Z-score 标准化处理。

9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`：将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式，并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。

10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`：将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。

11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`：对测试集进行 Z-score 标准化处理。

12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`：将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式，并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。

13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`：将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并，形成新的训练集 `train`。