all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:])) print(all_features.shape)
时间: 2024-01-19 08:04:00 浏览: 32
这段代码是将训练数据集和测试数据集中的特征列(第1列到倒数第2列)合并成一个新的数据集 all_features。其中 train_data.iloc[:, 1:-1] 表示训练数据集中的特征列,test_data.iloc[:, 1:] 表示测试数据集中的特征列。合并后,使用 print 函数输出 all_features 的形状。
相关问题
all_features = pd.concat((train_data.iloc[:, 1:-1], test_data.iloc[:, 1:]))为什么里面要用两层圆括号
这是因为`pd.concat()`函数需要传递一个元组对象(tuple),而圆括号可以用来表示元组。所以,第一层圆括号是用来将`train_data.iloc[:, 1:-1]`和`test_data.iloc[:, 1:]`两个DataFrame对象合并成一个元组对象的。第二层圆括号则是用来将整个元组对象作为`pd.concat()`函数的参数传递进去的。如果不加第二层圆括号,`pd.concat()`函数将会把`train_data.iloc[:, 1:-1]`和`test_data.iloc[:, 1:]`两个DataFrame对象分别作为两个参数传递进去,从而产生错误。
分析这段代码all_features = pd.concat((train_data.iloc[:,1:-1],test_data.iloc[:,1:]))
这段代码的作用是将train_data中除了第一列和最后一列外的所有列和test_data中除了第一列外的所有列进行拼接,并赋值给all_features变量。这个代码中用到了pandas库中的concat()函数,用于在指定的轴上将多个对象进行连接。
具体来说,train_data.iloc[:,1:-1]表示取train_data中所有行,从第二列到倒数第二列的所有数据,test_data.iloc[:,1:]表示取test_data中所有行,从第二列到最后一列的所有数据。这两个数据集经过拼接后,形成一个新的数据集,即为所有特征的数据集。