train_data.columns啥意思
时间: 2024-05-23 16:11:24 浏览: 15
`train_data.columns`是一个 Pandas DataFrame 对象的属性,用于获取该 DataFrame 中所有列的名称。它返回一个包含所有列名的列表。可以使用该属性来查看 DataFrame 中包含哪些列。例如,如果你有一个名为 `train_data` 的 DataFrame,可以使用 `train_data.columns` 来查看该 DataFrame 中的所有列名。
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plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns) 3 plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r') 4 plt.show() 5 6 train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5] 7 train_data.describe() 8 9 from sklearn import preprocessing 10 11 features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']] 12 13 min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() 14 15 min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns]) 16 17 train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns]) 18 test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns]) 19 20 train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler) 21 train_data_scaler.columns = features_columns 22 23 test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler) 24 test_data_scaler.columns = features_columns 25 26 train_data_scaler['target'] = train_data['target'] 27 28 train_data 29 30 mcorr=mcorr.abs() 31 numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target'] 32 print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))解释每一行代码的意思
好的,我来解释每一行代码的意思:
1. `plt.boxplot(x=train_data.values,labels=train_data.columns)`: 绘制箱线图,用于检测是否存在异常值;
2. `plt.hlines([-7.5, 7.5], 0, 40, colors='r')`: 在箱线图上绘制两条水平线,用于标记异常值的阈值;
3. `train_data = train_data[train_data['V9']>-7.5]`: 去除训练数据中V9列中小于-7.5的异常值;
4. `train_data.describe()`: 输出训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等;
5. `from sklearn import preprocessing`: 导入preprocessing模块,用于数据预处理;
6. `features_columns = [col for col in train_data.columns if col not in ['target']]`: 提取除了目标变量之外的特征列,存储在features_columns变量中;
7. `min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler()`: 创建MinMaxScaler对象,用于对特征数据进行归一化处理;
8. `min_max_scaler = min_max_scaler.fit(train_data[features_columns])`: 对MinMaxScaler对象进行拟合,计算出归一化所需的最大值和最小值;
9. `train_data_scaler = min_max_scaler.transform(train_data[features_columns])`: 对训练数据的特征列进行归一化处理;
10. `test_data_scaler = min_max_scaler.transform(test_data[features_columns])`: 对测试数据的特征列进行归一化处理;
11. `train_data_scaler = pd.DataFrame(train_data_scaler)`: 将归一化后的训练数据特征列转换成DataFrame格式;
12. `train_data_scaler.columns = features_columns`: 给训练数据的特征列添加列名;
13. `test_data_scaler = pd.DataFrame(test_data_scaler)`: 将归一化后的测试数据特征列转换成DataFrame格式;
14. `test_data_scaler.columns = features_columns`: 给测试数据的特征列添加列名;
15. `train_data_scaler['target'] = train_data['target']`: 将训练数据的目标变量添加到归一化后的训练数据中;
16. `train_data`: 输出训练数据的内容;
17. `mcorr=mcorr.abs()`: 计算特征之间的相关性矩阵,并对矩阵中的元素取绝对值;
18. `numerical_corr=mcorr[mcorr['target']>0.1]['target']`: 筛选出与目标变量相关性大于0.1的特征;
19. `print(numerical_corr.sort_values(ascending=False))`: 输出筛选后的特征相关性,按照相关性大小降序排列;
20. `index0 = numerical_corr.sort_values(ascending=False).index`: 获取筛选后的特征名字,并存储在index0变量中;
21. `print(train_data_scaler[index0].corr('spearman'))`: 计算筛选后的特征之间的Spearman相关系数;
22. `new_numerical=['V0', 'V2', 'V3', 'V4', 'V5', 'V6', 'V10','V11', 'V13', 'V15', 'V16', 'V18', 'V19', 'V20', 'V22','V24','V30', 'V31', 'V37']`: 将相关性较高的特征名字存储在new_numerical变量中;
23. `X=np.matrix(train_data_scaler[new_numerical])`: 将训练数据中的new_numerical列转换为矩阵格式,存储在X变量中;
24. `VIF_list=[variance_inflation_factor(X, i) for i in range(X.shape[1])]`: 计算new_numerical列之间的VIF值,存储在VIF_list变量中;
25. `VIF_list`: 输出VIF_list变量的值;
26. `pca = PCA(n_components=0.9)`: 创建PCA对象,并设置保留90%的方差;
27. `new_train_pca_90 = pca.fit_transform(train_data_scaler.iloc[:,0:-1])`: 对训练数据进行PCA降维,并保留90%的方差;
28. `new_test_pca_90 = pca.transform(test_data_scaler)`: 对测试数据进行PCA降维,并保留90%的方差;
29. `new_train_pca_90 = pd.DataFrame(new_train_pca_90)`: 将降维后的训练数据转换为DataFrame格式;
30. `new_test_pca_90 = pd.DataFrame(new_test_pca_90)`: 将降维后的测试数据转换为DataFrame格式;
31. `new_train_pca_90['target'] = train_data_scaler['target']`: 将训练数据的目标变量添加到降维后的训练数据中;
32. `new_train_pca_90.describe()`: 输出降维后的训练数据的统计信息,包括均值、标准差、最小值、最大值等。
在正确的前提下,用其他形式表达这段代码:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
使用Python代码块的格式:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0)
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1)
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1)
df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all')
columns = df_table_all.columns
imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values))
df_table_all.columns = columns
df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
```
这段代码导入了必要的库,读取了一个csv文件并对其进行了预处理,最后将处理后的结果保存到了另一个csv文件中。
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