pddata.iloc[:,2:].head()

Sorry, as an AI language model, I do not have access to any specific dataset or environment to perform this operation. However, I can explain what this operation does in general.

In pandas, `iloc` is used to select data by integer position. The `[:,2:]` indicates that we want to select all rows (`:`) and columns starting from the third column (`2:`) to the end of the dataframe.

So, `pddata.iloc[:,2:].head()` will return the first five rows of the dataframe `pddata` starting from the third column to the end of the dataframe.

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #读取数据 data=pd.read_csv('Advertisement.csv') x=data.iloc[:,:-1] y=data.iloc[:,-1] print(data.head(5)) #建立模型 model=tf.keras.Sequential() #10个神经元 model.add(tf.keras.layers.Dense(10,input_shape=(3,))) model.add(tf.keras.layers.Dense(1)) model.compile(optimizer='adam',loss='mse')#optimizer = history=model.fit(x,y,epochs=2500) plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss')) plt.show() test_data=data.iloc[:3,:-1] result=model.predict(test_data) print(result) print(data.iloc[:3,-1].values)解释每行代码

好的，我来逐行解释每行代码的作用：

1. `import pandas as pd`：导入 Pandas 库，并将其命名为 pd，以便在后面使用。

2. `import numpy as np`：导入 NumPy 库，并将其命名为 np，以便在后面使用。

3. `import tensorflow as tf`：导入 TensorFlow 库，并将其命名为 tf，以便在后面使用。

4. `import matplotlib.pyplot as plt`：导入 Matplotlib 库，并将其命名为 plt，以便在后面使用。

5. `data=pd.read_csv('Advertisement.csv')`：使用 Pandas 读取名为 Advertisement.csv 的 CSV 文件，并将其存储在名为 data 的 DataFrame 中。

6. `x=data.iloc[:,:-1]`：从 DataFrame 中选择除最后一列以外的所有列，并将其存储在名为 x 的 DataFrame 中。

7. `y=data.iloc[:,-1]`：从 DataFrame 中选择最后一列，并将其存储在名为 y 的 Series 中。

8. `print(data.head(5))`：打印 DataFrame 的前 5 行数据。

9. `model=tf.keras.Sequential()`：创建一个空的 Sequential 模型。

10. `model.add(tf.keras.layers.Dense(10,input_shape=(3,)))`：添加一个具有 10 个神经元和输入形状为 (3,) 的全连接层。

11. `model.add(tf.keras.layers.Dense(1))`：添加一个具有 1 个神经元的输出层。

12. `model.compile(optimizer='adam',loss='mse')`：编译模型，使用 Adam 优化器和均方误差损失函数。

13. `history=model.fit(x,y,epochs=2500)`：训练模型，使用输入数据 x 和目标数据 y，在 2500 个 epochs 中进行训练，并将训练历史记录存储在名为 history 的对象中。

14. `plt.plot(history.epoch,history.history.get('loss'))`：绘制训练历史记录中的损失值随时间的变化曲线。

15. `plt.show()`：显示绘制的曲线。

16. `test_data=data.iloc[:3,:-1]`：从 DataFrame 中选择前 3 行和除最后一列以外的所有列，并将其存储在名为 test_data 的 DataFrame 中。

17. `result=model.predict(test_data)`：使用训练好的模型对测试数据进行预测，并将结果存储在名为 result 的数组中。

18. `print(result)`：打印预测结果。

19. `print(data.iloc[:3,-1].values)`：打印测试数据的真实结果（最后一列的值）。

# 读取该公司的主要财务数据 data = pd.read_csv(r'https://oss.xinchanjiao.com/bigdata/company/2021/csv/zcfzb_600066.csv',usecols=list(range(13)),header=None) print(data.shape)#打印数据形状 data = data.T#将数据转置 #将数据第一行设置为列名 data.columns = data.iloc[0] data = data[1:] #查看数据前5行 data.head()

这段代码是用来读取该公司的主要财务数据，并进行一些数据处理。其中：

- `pd.read_csv(r'https://oss.xinchanjiao.com/bigdata/company/2021/csv/zcfzb_600066.csv',usecols=list(range(13)),header=None)` 读取 csv 文件，其中 `usecols=list(range(13))` 指定只读取前 13 列数据，`header=None` 表示该文件没有表头。
- `print(data.shape)` 打印数据形状，即行数和列数。
- `data = data.T` 将数据转置，即行列互换。
- `data.columns = data.iloc[0]` 将数据第一行设置为列名。
- `data = data[1:]` 去掉第一行数据，因为已经作为列名了。
- `data.head()` 查看数据前 5 行。