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])是什么意思
时间: 2024-01-14 19:05:15 浏览: 31
这段代码是对数据集中的非浮点型特征列进行处理,将其转换为分类变量。具体来说:
- 首先,代码定义了一个列表`cate_cols`,其中包含了数据集中所有非浮点型特征列的名称,排除了标签列(即`label_col`)。
- 然后,对于每个特征列`col`,代码将数据集`dfdata`和测试集`dftest`中该列的所有取值转换为分类变量,使用了`pd.Categorical()`函数。这个函数会将该列的所有取值转换为整数编码,并将这些编码存储在一个新的列中,取值仍然是原来的字符串。这样做的目的是为了方便后续的处理和建模。
总之,这段代码的作用是将非浮点型特征列转换为分类变量,为后续的建模做准备。
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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。