x = df[['age']] y = df.bought_insurance X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,test_size=0.33,random_state=42)
时间: 2023-10-16 15:31:34 浏览: 39
这段代码是用来进行数据集拆分的,将数据集按照一定比例拆分成训练集和测试集,其中:
- `x = df[['age']]` 表示选取数据集中的 `age` 列作为特征输入。
- `y = df.bought_insurance` 表示选取数据集中的 `bought_insurance` 列作为输出标签。
- `train_test_split` 是 `sklearn.model_selection` 库中的函数,用于将数据集按照一定比例划分成训练集和测试集,其中 `test_size=0.33` 表示测试集占总数据集的比例为 0.33,`random_state` 则是随机数种子,用于保证每次划分的结果都一样。
最终,训练集和测试集分别被拆分成 `X_train`、`X_test`、`y_train`、`y_test` 四个变量中。
相关问题
if context.current_dt.hour < 13: return if len(g.today_bought_stocks) >= g.daily_buy_count: return
这是两个条件语句的组合,Python会先判断第一个条件语句,即判断当前时间是否早于下午1点。如果当前时间早于下午1点,则会执行条件语句中的 `return` 语句,直接返回某个值或执行某个操作,并不会继续执行下面的代码。
如果当前时间晚于或等于下午1点,Python会忽略第一个条件语句,并继续执行下面的代码。此时会判断第二个条件语句,即判断今天已经买入的股票数量是否超过了每日最大购买数量。如果已经超过了,会执行条件语句中的 `return` 语句,直接返回某个值或执行某个操作,否则会继续执行下面的代码。具体返回的值或操作的细节取决于该条件语句的上下文和整个程序的结构。
group_concat和concat的相同点和不同点
`GROUP_CONCAT` 和 `CONCAT` 都是 MySQL 中的字符串函数。
相同点:
1. 都是用于字符串拼接;
2. 都可以接受多个字符串参数。
不同点:
1. `CONCAT` 只能拼接两个字符串,而 `GROUP_CONCAT` 可以拼接多个字符串;
2. `GROUP_CONCAT` 还可以用于对多行数据进行字符串拼接,并且可以指定分隔符;
3. `GROUP_CONCAT` 还可以设置排序方式、去重等。
举个例子,假设有以下表:
users:
| id | name |
|----|-------|
| 1 | Alice |
| 2 | Bob |
| 3 | Chris |
orders:
| id | user_id | product |
|----|---------|---------|
| 1 | 1 | apple |
| 2 | 1 | banana |
| 3 | 2 | orange |
| 4 | 3 | apple |
使用 `CONCAT`:
```
SELECT CONCAT(users.name, ' bought a ', orders.product) AS message
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id;
```
输出:
| message |
|--------------------------|
| Alice bought a apple |
| Alice bought a banana |
| Bob bought a orange |
| Chris bought a apple |
使用 `GROUP_CONCAT`:
```
SELECT users.name, GROUP_CONCAT(orders.product SEPARATOR ', ') AS products
FROM users
JOIN orders ON users.id = orders.user_id
GROUP BY users.id;
```
输出:
| name | products |
|-------|----------------------|
| Alice | apple, banana |
| Bob | orange |
| Chris | apple |
可以看到,`GROUP_CONCAT` 可以将多行数据进行字符串拼接,并且可以指定分隔符。
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