forestdataT = df.iloc[:int(1*(df.shape[0] - testpoint - 0 )),0:config.column_num] forestdataT1 = np.array(forestdataT) forestdataT1 = NormalizeMultUseData(forestdataT1, normalize) forestdataT1 = pd.DataFrame(data=forestdataT1, columns=forestdataT.columns) forestdataT1['column6'] = forestdataT1['column6'].astype(int) forestdataT1['column7'] = forestdataT1['column7'].astype(int)
时间: 2024-03-31 09:37:32 浏览: 19
这段代码看起来是从DataFrame中选取一部分数据,并对选取的数据进行了归一化处理,接着将其转换为了Numpy数组,然后再转换回DataFrame,并将其中的两列数据转换为整数类型。
其中,`df.iloc`用于选取DataFrame中的某一部分数据,`NormalizeMultUseData`函数用于对选取的数据进行归一化处理,`np.array`将DataFrame转换为Numpy数组,`pd.DataFrame`将Numpy数组转换为DataFrame,`astype`方法用于将某一列数据转换为指定的数据类型。这里将第6列和第7列转换为int类型。
需要注意的是,这里的列索引是从0开始的,因此如果你的DataFrame中第6列和第7列的索引是从1开始的话,需要将代码中的6和7改为5和6。
相关问题
x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1]
这段代码将DataFrame对象`df`中的前n-1列赋值给了`x`变量,而将最后一列赋值给了`y`变量。通常情况下,我们将数据集中的前n-1列作为特征数据,而将最后一列作为标签数据。因此,这个过程将数据集中的特征数据和标签数据分开,并存储在不同的变量中。需要注意的是,这个方法不会修改原始数据,所以如果需要对原始数据进行操作,需要使用原始数据`df`。
y=df.iloc[:,df.shape[1]-1]
您的问题是:y=df.iloc[:,df.shape[1]-1]是什么意思?
这其实是一行Python代码,它的意义是从一个名为df的数据框中选取所有行的最后一列,并将其赋值给变量y。其中,df.shape[1]返回数据框df的列数,然后用其-1来索引最后一列。iloc[]是一种用于索引数据框的方法,":"表示所有行,df.shape[1]-1表示最后一列的索引。