解释一下这段代码:cols = [c for c in train.columns if c not in ['Id','Subject','Module', 'Time', 'StartHesitation', 'Turn' , 'Walking', 'Valid', 'Task','Event']]
时间: 2023-08-20 13:07:19 浏览: 31
这段代码的作用是从 DataFrame train 的所有列中筛选出一部分列并将其存储在列表 cols 中。其中,被筛选出的列需要满足以下条件:列名不为 ['Id','Subject','Module', 'Time', 'StartHesitation', 'Turn' , 'Walking', 'Valid', 'Task','Event'] 中的任意一个。
具体来说,这段代码使用了列表推导式的语法,其大致格式为:[expression for item in iterable if condition]。在这里,expression 是需要保留的列名 c,item 是 train.columns 中的每一个元素,iterable 是 train.columns,condition 是列名不在 ['Id','Subject','Module', 'Time', 'StartHesitation', 'Turn' , 'Walking', 'Valid', 'Task','Event'] 中的条件。因此,这段代码的含义可以理解为“遍历 train.columns 中的每一个元素,如果该元素不在 ['Id','Subject','Module', 'Time', 'StartHesitation', 'Turn' , 'Walking', 'Valid', 'Task','Event'] 中,则将其存储在列表 cols 中”。
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def one_hot_encode(df, cat_cols=None, nan_as_cat=True): org_cols = list(df.columns) if not cat_cols: cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O'] df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat) cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols] return df, cat_cols
这是一个名为 `one_hot_encode` 的函数,用于对数据框中的分类变量进行独热编码。
下面是函数的解释:
```python
def one_hot_encode(df, cat_cols=None, nan_as_cat=True):
org_cols = list(df.columns)
if not cat_cols:
cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O']
df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat)
cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols]
return df, cat_cols
```
函数的参数包括三个:
- `df`:一个数据框,表示要进行独热编码的数据。
- `cat_cols`:一个可选参数,表示要进行独热编码的分类变量列名列表。如果未提供该参数,则默认对数据框中所有数据类型为 `'O'`(即对象)的列进行独热编码。
- `nan_as_cat`:一个布尔值,表示是否将缺失值视为一种类别。默认为 `True`,将缺失值视为一种类别。
函数的主要步骤如下:
1. 创建一个名为 `org_cols` 的列表,其中包含数据框中的所有列名。
2. 如果未提供 `cat_cols` 参数,则使用列表推导式找到数据框中所有数据类型为 `'O'` 的列,并将它们存储在 `cat_cols` 列表中。
3. 使用 `pd.get_dummies()` 函数对数据框进行独热编码。通过指定 `columns=cat_cols` 参数,对 `cat_cols` 列中的分类变量进行独热编码。通过指定 `dummy_na=nan_as_cat` 参数,将缺失值视为一种类别进行编码。
4. 创建一个名为 `cat_cols` 的新列表,其中包含在独热编码后的数据框中出现的所有新列名,但不包括原始的列名。
5. 返回经过独热编码后的数据框和新的分类变量列名列表 `cat_cols`。
请注意,在调用此函数之前,确保已经导入了 `pd`(即Pandas)库,并将数据框作为参数传递给函数。如果需要特定的分类变量进行独热编码,则将它们作为 `cat_cols` 参数传递给函数;否则,可以省略该参数。默认情况下,缺失值被视为一种类别进行编码。
def sort_csv_title(output_file): df = pd.read_csv('output.csv') # Sort to 4 abc_cols = ['Iteration', 'Continuity', 'X-momentum', 'Y-momentum', 'Z-momentum', 'Tke', 'Tdr'] cat_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('MassFlowReport')] dog_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('Temperature')] fish_food_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('StaticPressure') or col.startswith('TotalPressure')] return() 补全代码
根据代码中的函数名和参数,可以猜测该函数的作用是对CSV文件的表头进行排序。下面是完整的代码:
```python
import pandas as pd
def sort_csv_title(output_file):
df = pd.read_csv(output_file) # 读取CSV文件
# 按照一定规则将表头分为不同的组别
abc_cols = ['Iteration', 'Continuity', 'X-momentum', 'Y-momentum', 'Z-momentum', 'Tke', 'Tdr']
cat_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('MassFlowReport')]
dog_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('Temperature')]
fish_food_cols = [col for col in df.columns if col.startswith('StaticPressure') or col.startswith('TotalPressure')]
# 将不同的组别按照一定顺序合并为新的表头
new_columns = abc_cols + cat_cols + dog_cols + fish_food_cols + [col for col in df.columns if col not in (abc_cols + cat_cols + dog_cols + fish_food_cols)]
# 将DataFrame中的列按照新的表头排序
df = df[new_columns]
df.to_csv(output_file, index=False) # 将排序后的DataFrame写入CSV文件
```
其中,`output_file` 是待排序的CSV文件路径。函数中使用 `pandas` 库读取CSV文件,然后将表头按照一定规则分为不同的组别,最后将不同的组别按照一定顺序合并为新的表头,并将原始的DataFrame中的列按照新的表头排序。最后,我们将排序后的DataFrame重新写入CSV文件中。函数没有具体的返回值,因此返回值为 `None`。