raw_data.isnull().sum() X = raw_data.iloc[:,0] # name of recordings y = raw_data.iloc[:,1] # instrument label (0-10)
时间: 2023-12-23 18:05:02 浏览: 29
这段代码用于检查数据中的缺失值,并且将原始数据集中的特征和标签分别存储在变量X和y中。具体来说,代码使用了raw_data.isnull().sum()方法来检查数据中的缺失值,该方法返回每个列中缺失值的数量。如果数据中存在缺失值,则输出结果会显示每个列中的缺失值数量。接下来,使用raw_data.iloc方法将原始数据集中的第一列存储在变量X中,将第二列存储在变量y中,这里假设第一列是音频文件名,第二列是标签(乐器类别)。iloc方法通过行号和列号对数据进行访问,:表示选择所有行,0表示选择第一列,1表示选择第二列。
相关问题
# Load the raw data dataFile = "data.csv" raw_data = pd.read_csv(dataFile, header=0) raw_data.info() # no missing values raw_data.isnull().sum() X = raw_data.iloc[:,0] # name of recordings y = raw_data.iloc[:,1] # instrument label (0-10)
这段代码是用于读取一个CSV文件,并将数据存储到Pandas的DataFrame对象中。首先,通过pd.read_csv函数读取文件"data.csv",并将结果存储到raw_data变量中。其中,header=0表示将文件中的第一行作为列名,info()函数用于显示DataFrame的基本信息,包括每列的名称、非空值数量和数据类型等。接下来,通过raw_data.isnull().sum()函数可以查看数据集中每列中的缺失值数量,如果结果都为0,则说明该数据集没有缺失值。然后,通过raw_data.iloc[:,0]和raw_data.iloc[:,1]分别获取数据集中的第一列和第二列,并将其赋值给X和y变量。在这段代码中,X和y分别表示记录的名称和乐器标签(0-10)。
解释exog=test_data.iloc[:, 1:]
这是一行Python代码,其中 test_data 是一个 Pandas DataFrame 对象,iloc 是 Pandas 中用于通过位置索引选取数据的函数。冒号前面的空处表示选取所有行,而冒号后面的数字 1 表示选取从第二列(索引为 1)开始的所有列。因此,exog=test_data.iloc[:, 1:] 的作用是将 test_data 中除了第一列(通常为目标变量)之外的所有列作为自变量(即外生变量)赋值给 exog 变量。这通常用于机器学习模型的训练和预测。