cate_cols = [x for x in dfdata.columns if dfdata[x].dtype not in [np.float32,np.float64] and x!=label_col] for col in cate_cols: dfdata[col] = pd.Categorical(dfdata[col]) dftest[col] = pd.Categorical(dftest[col])

这段代码的作用是什么？

这段代码的作用是将数据框dfdata中所有非浮点型数据列（数据类型不是np.float32或np.float64）且不是标签列（列名为label_col）的列名存储在cate_cols列表中。然后，对于列表中的每个列名，将dfdata和dftest中的该列数据转换为类别类型（Categorical）。这种转换可以使得该列数据的存储空间更小，同时也可以方便后续的数据分析和建模。

相关问题

cate_cols = [x for x in dfdata.columns if dfdata[x].dtype not in [np.float32,np.float64] and x!=label_col]是什么意思

这段代码是在 Python 中对一个 DataFrame（数据框）对象 dfdata 的列进行筛选，得到一个名为 cate_cols 的列表。该列表包含了 dfdata 中所有数据类型不为 np.float32 或 np.float64，并且列名不为 label_col 的列。

具体解释如下：

- dfdata.columns 是一个包含 dfdata 所有列名的列表；
- dfdata[x].dtype 返回数据框 dfdata 中列 x 的数据类型；
- np.float32 和 np.float64 分别代表单精度浮点数和双精度浮点数，这里的意思是排除这两种类型的列；
- label_col 是一个字符串，代表标签列的列名，这里的意思是排除标签列；
- 最后将筛选结果保存在 cate_cols 列表中。

dftrain,dfvalid = train_test_split(dfdata, train_size=0.75, random_state=42) Xtrain,Ytrain = dftrain.drop(label_col,axis = 1),dftrain[label_col] Xvalid,Yvalid = dfvalid.drop(label_col,axis = 1),dfvalid[label_col] cate_cols_indexs = np.where(Xtrain.columns.isin(cate_cols))[0]

这段代码是用于将原始数据集分割为训练集和验证集，并且将标签列从特征列中分离出来。其中，train_test_split()函数将数据集按照指定比例划分为训练集和验证集，并且设置了随机种子，以保证每次划分结果的一致性。后续的代码则是将训练集和验证集的特征列和标签列分别存储在Xtrain、Ytrain、Xvalid、Yvalid这四个变量中，并且找出了特征列中属于类别型变量的列索引，以备后续的类别型特征处理。