target = df2['current_height'].values这行代码中的.values的作用是什么
时间: 2024-04-18 07:31:31 浏览: 21
在这行代码中,`.values` 的作用是将 Pandas Series 对象转换为 NumPy 数组。
Pandas Series 是一维的带标签的数据结构,而 NumPy 数组是多维的数值数据结构。`.values` 属性可以提取出 Pandas Series 对象中的数值部分,并返回一个包含这些数值的 NumPy 数组。
在这个特定的代码行中,`df2['current_height']` 是一个 Pandas Series 对象,`.values` 将其转换为一个包含该列数值的 NumPy 数组。这样做是为了与 Scikit-learn 的决策树回归模型兼容,因为 Scikit-learn 通常使用 NumPy 数组作为输入。
希望解答了你的疑问!如果还有其他问题,请随时提问。
相关问题
X = df2[features].values这个函数怎么取指定4列的值
假设你要取df2的第2、3、5、7列,可以这样写:
```
X = df2.iloc[:, [1, 2, 4, 6]].values
```
其中,`iloc`用于通过行号或列号选取数据,第一个冒号表示选取所有行,后面的列表中指定了要选取的列号(从0开始计数)。最后使用`.values`将选取的数据转换为numpy数组。
condition=(df2['current_height']>200||df2['current_height']<25) rows_to_drop=df2[condition] df2=df2.drop(rows_to_drop.index)
在 Python 中,`||` 并不是逻辑或的运算符,而是位运算符。在逻辑运算中,我们应该使用 `or` 关键字代替 `||`。此外,要同时满足两个条件,你应该使用 `&` 来进行逻辑与运算。以下是修改后的代码:
```python
condition = (df2['current_height'] > 200) | (df2['current_height'] < 25) # 使用 or 和逻辑与运算符 &
rows_to_drop = df2[condition]
df2 = df2.drop(rows_to_drop.index)
```
请注意,代码中使用了 `|` 来表示逻辑或运算,`&` 来表示逻辑与运算。这样,`condition` 就会筛选出满足条件的行,并使用 `drop()` 方法删除这些行。