这段代码是什么布尔运算: df.set_index(['time'],drop=False,inplace=True)
时间: 2024-01-30 07:04:20 浏览: 20
这段代码中没有涉及到布尔运算,它是一个方法调用语句,调用了DataFrame数据集df的set_index()方法,并传递了三个参数:['time']、drop=False、inplace=True。这个方法的作用是将DataFrame数据集df的索引设置为'time'列,并且保留'time'列。其中,drop=False表示不删除'time'列,inplace=True表示在原数据集df上进行操作,不创建新的数据集。
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这段代码是什么布尔运算:df.set_index(['time','id'],drop=False,inplace=True) df=df[~df.index.duplicated()] df.set_index(['time'],drop=False,inplace=True) df['dayofweek'] = df.index.dayofweek df['day'] = df.index.day df['hour'] = df.index.hour new = df["id"].str.split(".", expand = True) df['highway']=new[0] df['direction_code']=new[1] df['direction_dist']=pd.to_numeric(new[2])
这段代码中没有涉及到布尔运算,它是一系列DataFrame数据集df的操作。具体而言,这段代码的作用是:
1. 将DataFrame数据集df的索引设置为两列,分别是'time'和'id'列,并且保留这两列:`df.set_index(['time','id'],drop=False,inplace=True)`
2. 去除索引中的重复行:`df=df[~df.index.duplicated()]`
3. 将DataFrame数据集df的索引设置为'time'列,并且保留'time'列:`df.set_index(['time'],drop=False,inplace=True)`
4. 添加一个新的列'dayofweek',其值为索引中的星期几信息:`df['dayofweek'] = df.index.dayofweek`
5. 添加一个新的列'day',其值为索引中的日期信息:`df['day'] = df.index.day`
6. 添加一个新的列'hour',其值为索引中的小时信息:`df['hour'] = df.index.hour`
7. 将'id'列中的字符串按照"."进行分割,并将分割后的结果作为新的列添加到数据集df中:`new = df["id"].str.split(".", expand = True)`
8. 添加一个新的列'highway',其值为'id'列中分割后的第一部分:`df['highway']=new[0]`
9. 添加一个新的列'direction_code',其值为'id'列中分割后的第二部分:`df['direction_code']=new[1]`
10. 将'id'列中分割后的第三部分转换为数值类型,并添加到数据集df中作为新的列'direction_dist':`df['direction_dist']=pd.to_numeric(new[2])`
test_df = data[data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) train_df = data[~data["label"].isnull() == True].copy().reset_index(drop=True) feature_name = [f for f in data.columns if f not in drop_cols] X_train = train_df[feature_name].reset_index(drop=True) X_test = test_df[feature_name].reset_index(drop=True) y = train_df['label'].reset_index(drop=True)
这段代码的作用是将原始数据集分为训练集和测试集,并获取特征名称和标签。
首先,`data` 是原始数据集。`data["label"].isnull() == True` 会返回一个布尔数组,表示每个数据点的 "label" 是否缺失。`data[data["label"].isnull() == True]` 会根据这个布尔数组筛选出缺失 "label" 的数据点,也就是测试集。`data[~data["label"].isnull() == True]` 则是选择不缺失 "label" 的数据点,也就是训练集。
`reset_index(drop=True)` 用来重新设置索引,把新的数据集索引从 0 开始排列。
`feature_name` 是特征名称列表,其中 `drop_cols` 是需要删除的特征列名列表。`X_train` 和 `X_test` 分别是训练集和测试集的特征数据。`y` 是训练集的标签数据。