df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1]
时间: 2024-05-31 09:11:41 浏览: 20
这两行代码的作用是将一个名为 df0 的 Pandas DataFrame 对象转换为一个名为 df 的新 DataFrame 对象,并且将 df 的列名设置为另一个名为 df1 的 DataFrame 对象的列名。
第一行代码中,我们使用 pd.DataFrame() 函数将 df0 转换为一个新的 DataFrame 对象,并且将列名设置为 df1 的列名。其中,df0 是原始的 DataFrame 对象,df1 是包含列名的 DataFrame 对象。
第二行代码中,我们使用 iloc[] 方法选择 df 中的所有行和除最后一列之外的所有列,并将其赋值给 x 变量。这个操作是为了将数据分成特征(所有列除最后一列)和标签(最后一列)两部分,以便进行机器学习模型的训练。
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优化下列代码from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) X=df.iloc[:,:-1] y=df['target']#切片是前闭后开[) print(X.shape) print(y.shape)
代码已经非常简洁和优化了,但是可以将第1行和第3行合并,如下所示:
```python
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
min_max_scaler = MinMaxScaler()
df = pd.DataFrame(min_max_scaler.fit_transform(df1), columns=df1.columns)
X = df.iloc[:, :-1]
y = df['target']
print(X.shape)
print(y.shape)
```
合并后的代码更加简洁,但是不影响程序的功能。另外,可以考虑将print语句移到代码最后,以避免在运行过程中有太多的输出。
from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作,X.iloc[0:2400,0:7]即为1-2400行,1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values
这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块,导入了MinMaxScaler类。然后,对df1数据进行了归一化处理,将处理后的结果存储在df0中。接着,将df0转换成了DataFrame格式,并将列名设置为df1的列名。最后,将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。