cols = train.columns feat_cols = cols[1:] num_cols = train.select_dtypes(include=['float64']).columns print("No of Columns:", len(cols))

根据您的代码，您定义了几个变量:

- `cols`: 保存了`train`数据集的所有列名（包括目标变量列）。
- `feat_cols`: 从`cols`中排除了第一列（假设第一列是目标变量列），保存了特征列的名称。
- `num_cols`: 选择了`train`数据集中的浮点类型列。

通过打印输出，您可以看到`cols`中列的数量。

如果您有进一步的问题，请继续提问。

相关问题

numerical_cols = data.select_dtypes(exclude = 'object').columns改为py spark语言

在pyspark中，我们可以使用`dtypes`属性获取DataFrame中所有列的名称和数据类型的元组列表，然后筛选出数值类型的列。以下是一个示例代码：

# 获取所有数值类型的列名
numerical_cols = [c[0] for c in data.dtypes if c[1] in ("int", "double", "float")]

其中，`data.dtypes`返回一个由列名和对应数据类型组成的元组列表，`if c[1] in ("int", "double", "float")`用于筛选出数值类型的列。`numerical_cols`即为所有数值类型列的列名列表。

以下是完整代码，请你分析一下for i in labels: df2[' Label'] = df[' Label'].apply(lambda x: labeller(x, i)) train, test=train_test_split(df2,test_size=0.2, random_state=101) scaler = StandardScaler() cols = train.select_dtypes(include=['float64','int64']).columns sc_train = scaler.fit_transform(train.select_dtypes(include=['float64','int64'])) sc_test = scaler.fit_transform(test.select_dtypes(include=['float64','int64'])) sc_traindf = pd.DataFrame(sc_train, columns = cols) sc_testdf = pd.DataFrame(sc_test, columns = cols) train_X=sc_traindf train_y=trainDep[:,0] test_X=sc_testdf test_y=testDep[:,0] X_train,X_test,Y_train,Y_test = train_test_split(train_X,train_y,train_size=0.80, random_state=101) KNN_Classifier = KNeighborsClassifier(n_jobs=-1) KNN_Classifier.fit(X_train, Y_train) accuracy = metrics.accuracy_score(Y_train, v.predict(X_train)) avg_accuracy += accuracy avg_accuracy /= len(labels) print("Avg. accuracy", avg_accuracy)

这段代码的作用是对数据集进行多标签分类，并使用KNN算法进行分类，并输出平均精度。

具体流程如下：
1. 对数据集中的标签进行遍历，对每一个标签进行分类；
2. 对每个标签，使用labeller函数对数据集进行标记，得到新的数据集df2；
3. 将df2划分为训练集和测试集，比例为0.8:0.2；
4. 对训练集进行标准化处理，使用StandardScaler()函数；
5. 将标准化后的训练集和测试集转化为DataFrame类型；
6. 将训练集划分为训练数据和验证数据，比例为0.8:0.2；
7. 使用KNN算法进行分类，将训练数据拟合到KNN模型上，得到KNN_Classifier；
8. 使用验证数据对KNN模型进行评估，得到精度accuracy；
9. 对所有标签的平均精度进行求和并取平均值，输出平均精度。

需要注意的是，trainDep[:,0]和testDep[:,0]这两个变量未被定义。这可能是一个问题，需要在代码中解决。