data1=df_train.loc[(df_train['PRODUCT_CATEGORY']==0)] data2=df_train.loc[(df_train['PRODUCT_CATEGORY']==1)] x=data1["LABEL"] y=data1["RATING"] x1=data2["LABEL"] y2=data2["RATING"] plt.xlabel("LABEL") plt.ylabel("RATING") plt.show()

这段代码的作用是将训练数据集中"PRODUCT_CATEGORY"列为0和1的两类数据分别存储到data1和data2中，然后将data1和data2中的"LABEL"和"RATING"分别存储到x、y和x1、y2中。最后，通过matplotlib库绘制散点图，横轴为"LABEL"，纵轴为"RATING"，展示两类数据的分布情况。

相关问题

``` x_train = X_train.loc[train_index,:].values```numpy.ndarray如何转换成Pandas DataFrame

当你使用`x_train = X_train.loc[train_index,:]`这行代码从Pandas DataFrame中选择特定行并转换为NumPy数组之后，如果你想将其再转换回DataFrame，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，你需要导入所需的库，如pandas：

   import pandas as pd

2. 然后，你可以利用`pd.DataFrame()`函数将NumPy数组转换回DataFrame，同时指定原来的列名，如果还记得的话，或者直接创建一个新的DataFrame，此时列名通常是数组索引对应的原列名：

   if column_names is not None:  # 如果有列名列表
       x_train_df = pd.DataFrame(x_train, columns=column_names)
   else:  # 如果没有列名，则默认用0, 1, ..., n-1作为列名
       x_train_df = pd.DataFrame(x_train)

3. 如果需要保留原始DataFrame的其他属性，比如index（行标签），则可以结合`reset_index()`方法：

   x_train_df.reset_index(drop=True, inplace=True)  # drop=True表示重置索引，避免index冲突

现在`x_train_df`就是一个新的Pandas DataFrame了。

dummy_col = df_dummy.loc[:,df_dummy.dtypes == 'uint8'].columns

这行代码的作用是筛选出 DataFrame `df_dummy` 中所有值类型为 `uint8` 的列，并将这些列的列名存储在 `dummy_col` 变量中。在 Pandas 中，`df.dtypes` 可以返回 DataFrame 中所有列的数据类型，然后我们可以使用条件表达式 `df.dtypes == 'uint8'` 来筛选出数据类型为 `uint8` 的列。最后，使用 `.loc` 方法来选取这些列，并将它们的列名存储在 `dummy_col` 变量中。