X_train, X_test, y_train, y_test = get_data('F:\\shuju.xls',pca_num = 3)

这是一个函数调用，函数名为 get_data，传入的参数有文件路径 'F:\\shuju.xls' 和 pca_num = 3，返回值为 X_train, X_test, y_train, y_test 四个变量。根据代码命名规则，X_train 和 X_test 可能是训练集和测试集的特征数据，y_train 和 y_test 可能是训练集和测试集的标签数据。其中，pca_num = 3 可能是指对特征进行降维，降到 3 维。

相关问题

请解释以下代码：class MyData(Dataset): def __init__(self,train=True): super(MyData, self).__init__() url = 'shuju(2).xlsx' #读取数据 data_set = pd.read_excel(url,sheet_name='Sheet2').dropna() #读取前四类的数据作为data data = data_set.iloc[:,:-1] #数据标准化处理 standard_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_standard = standard_scaler.fit_transform(data).astype(np.float32) #转化为tensor数据 data = torch.tensor(X_standard) #选取label label = np.array(data_set.iloc[:,-1]).astype(np.float32) #转化为tensor数据 label = torch.tensor(label) #区分训练集、测试集 x_train, x_test, y_train, y_test = data[:90,:],data[90:,:],label[:90],label[90:] if train: self.a = x_train self.b = y_train else: self.a = x_test self.b = y_test # self.trans = transforms.ToTensor

这段代码定义了一个名为 `MyData` 的数据集类，继承了 `Dataset` 类。该数据集类可以用于 PyTorch 中的数据加载器，用于训练和测试模型。

在 `__init__` 方法中，首先调用了父类 `Dataset` 的构造函数。然后，从 Excel 文件中读取数据，并将前几列作为特征数据，最后一列作为标签数据。接着，使用 `preprocessing.StandardScaler()` 对特征数据进行标准化处理，使其均值为0，标准差为1。

接下来，将标准化后的特征数据转化为 PyTorch 中的 `tensor` 数据类型，并将标签数据转化为 `tensor` 数据类型。然后，将数据集分为训练集和测试集，并将它们存储在类属性 `a` 和 `b` 中。最后，如果需要，可以使用 `transforms.ToTensor` 对数据进行转换。

在训练模型时，可以通过实例化 `MyData` 类来获得训练集和测试集的特征和标签数据。

final_shuju = final_shuju.append(row)报错，请帮忙改正

### 回答1：
这个错误可能是因为 `final_shuju` 还没有被初始化为一个pandas DataFrame对象。请尝试在使用 `append()` 方法前，先用如下代码创建一个空的DataFrame对象：

import pandas as pd

final_shuju = pd.DataFrame()

然后再使用 `append()` 方法添加行数据。完整代码如下：

import pandas as pd

final_shuju = pd.DataFrame()

# 假设row是包含数据的列表或Series
row = [1, 2, 3]

final_shuju = final_shuju.append(row, ignore_index=True)

其中，`ignore_index=True` 参数表示忽略之前的行索引，重新生成一个默认的行索引。如果不设置该参数，则会保留之前的行索引，可能会导致行索引重复的问题。

### 回答2：
问题出在对`append()`函数的使用上。首先需要明确的是，`append()`函数是用于在`List`末尾添加元素的，而不是返回一个新的`List`。

假设`final_shuju`是一个`List`，那么正确的做法应该是直接调用`append()`函数，而不需要将其赋值给`final_shuju`，因为`append()`函数会直接在原来的`List`上进行操作。

例如，假设`row`是需要添加的元素，你可以这样改正代码：

final_shuju.append(row)

如果你想要保留原有的`final_shuju`，可以在调用`append()`函数之前先创建一个副本：

final_shuju_copy = final_shuju[:]
final_shuju_copy.append(row)

这样，`final_shuju_copy`会是原来的`final_shuju`加上新的元素`row`后的副本。

另外，如果`final_shuju`不是一个`List`，而是其他数据结构，那么`append()`函数可能无法使用。在这种情况下，你需要使用相应数据结构的添加元素的方法来实现相同的功能。

### 回答3：
在Python中，`final_shuju.append(row)`是将`row`添加到`final_shuju`列表中的方法，但是`append()`方法是没有返回值的。因此，将`final_shuju.append(row)`赋值给`final_shuju`会导致报错。

要解决这个问题，可以按照以下两种方式进行修改：

1. 不使用赋值操作：

final_shuju.append(row)

2. 重新赋值给`final_shuju`列表：

final_shuju = final_shuju + [row]

这样，将`row`添加到`final_shuju`列表中后，再将列表赋值给`final_shuju`，不会报错。