negative_values = (60) # then delete those rows for val in negative_values: dataset.drop(dataset[dataset['Age'] <= val].index, axis=0, inplace=True) # see the new shape dataset.shape这段代码正确吗

这段代码的作用是删除数据集中年龄小于等于60岁的行，并输出新的数据集的形状。但是，这段代码存在一些问题：

1. `negative_values`应该是一个列表或数组，而不是单个数字。如果要删除多个年龄段的行，应该将多个值放在列表或数组中。

2. `axis=0`指定要删除的是行而不是列，但是它是默认值，因此可以省略。

3. `inplace=True`表示在原始数据集上进行更改，而不是创建一个新的数据集。这是一种危险的做法，因为它会更改原始数据集并可能导致数据丢失。

因此，建议将代码修改为：

negative_values = [60]
for val in negative_values:
    dataset = dataset[dataset['Age'] > val]
print(dataset.shape)

这样可以安全地删除年龄小于等于60岁的行，并输出新的数据集的形状。

相关问题

# 定义数据集读取器 def load_data(mode='train'): # 数据文件 datafile = './data/data116648/mnist.json.gz' print('loading mnist dataset from {} ......'.format(datafile)) data = json.load(gzip.open(datafile)) train_set, val_set, eval_set = data # 数据集相关参数，图片高度IMG_ROWS, 图片宽度IMG_COLS IMG_ROWS = 28 IMG_COLS = 28 if mode == 'train': imgs = train_set[0] labels = train_set[1] elif mode == 'valid': imgs = val_set[0] labels = val_set[1] elif mode == 'eval': imgs = eval_set[0] labels = eval_set[1] imgs_length = len(imgs) assert len(imgs) == len(labels), \ "length of train_imgs({}) should be the same as train_labels({})".format( len(imgs), len(labels)) index_list = list(range(imgs_length)) # 读入数据时用到的batchsize BATCHSIZE = 100 # 定义数据生成器 def data_generator(): if mode == 'train': random.shuffle(index_list) imgs_list = [] labels_list = [] for i in index_list: img = np.reshape(imgs[i], [1, IMG_ROWS, IMG_COLS]).astype('float32') img_trans=-img #转变颜色 label = np.reshape(labels[i], [1]).astype('int64') label_trans=label imgs_list.append(img) imgs_list.append(img_trans) labels_list.append(label) labels_list.append(label_trans) if len(imgs_list) == BATCHSIZE: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) imgs_list = [] labels_list = [] # 如果剩余数据的数目小于BATCHSIZE， # 则剩余数据一起构成一个大小为len(imgs_list)的mini-batch if len(imgs_list) > 0: yield np.array(imgs_list), np.array(labels_list) return data_generator

这段代码定义了一个数据集读取器load_data，用于读取MNIST数据集。具体实现如下：

- 首先从文件中加载MNIST数据集，数据集文件为'mnist.json.gz'，其中包含了训练集、验证集和测试集的图像和标签数据。
- 根据不同的mode参数，从数据集中选择相应的数据集，包括训练集、验证集和测试集。
- 定义了一个数据生成器data_generator，用于生成mini-batch大小的图像数据和标签数据。其中，通过random.shuffle(index_list)实现数据集的随机打乱，防止模型过拟合。另外，为了增加数据的多样性，对于每个图像数据，还进行了颜色反转的处理。
- 最后，返回数据生成器。

spark3初始化dataset row

在 Spark 3 中，可以使用 `toDF()` 方法将一个 Dataset 转换为 DataFrame。然后，可以使用 `toDF()` 方法将每一行数据转换为一个 Row 对象，最终得到一个 DataFrame。

以下是一个示例代码：

import org.apache.spark.sql.Row

val data = Seq(
  "John",
  "Doe",
  "25"
)

val rdd = spark.sparkContext.parallelize(Seq(data))
val ds = rdd.toDS()

val df = ds.toDF()

val rows = df.collect()

for (row <- rows) {
  val name = row.getAs[String]("value[0]")
  val surname = row.getAs[String]("value[1]")
  val age = row.getAs[String]("value[2]")

  val person = Row(name, surname, age)
  // 进一步处理 Row 对象
}

在上面的示例代码中，首先创建了一个包含三个元素的 Seq，然后使用 `parallelize()` 方法将其转换为 RDD。接着使用 `toDS()` 方法将 RDD 转换为 Dataset。

然后，使用 `toDF()` 方法将 Dataset 转换为 DataFrame。最后，使用 `collect()` 方法将 DataFrame 中的所有行收集到 Driver 程序中，并使用 `getAs()` 方法从每一行中取出需要的列，创建一个新的 Row 对象进行进一步处理。