data=data[(data.age == 18)])
时间: 2024-05-01 19:23:33 浏览: 9
这段代码有语法错误,多了一个右括号。将其修改为如下形式:
```python
data = data[data.age == 18]
```
这行代码的作用是从名为 `data` 的数据集中筛选出 `age` 列等于 18 的所有行,并将结果重新赋值给变量 `data`。换句话说,它会得到一个新的数据集,其中只包含 `age` 列等于 18 的行。
相关问题
plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange"
这是一个使用matplotlib库绘制散点图的例子,其中`data`是一个数据集,`age`是数据集中的一个特征,`chol`是数据集中的另一个特征,`target`是数据集中的目标变量。
这个例子中,我们选择`target`变量为1的样本,以`age`作为x轴,`chol`作为y轴,绘制出散点图,并将散点的颜色设置为橙色。
下面是一个完整的例子:
```python
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
# 读取数据集
data = pd.read_csv("heart.csv")
# 绘制散点图
plt.scatter(x=data.age[data.target==1], y=data.chol[data.target==1], c="orange")
plt.xlabel("age")
plt.ylabel("chol")
plt.show()
```
这个例子中,我们使用了pandas库来读取数据集,并使用matplotlib库来绘制散点图。
data = data.field; data.role ='yonghu'解释
这段代码将变量 data 中的 field 属性的值赋值给 data 变量本身,然后给 data 对象添加了一个名为 role 的属性,并将其值设置为 'yonghu'。
假设之前 data 对象中的结构为:
```
data = {
field: {
name: 'John',
age: 28
},
address: {
city: 'Beijing',
country: 'China'
}
}
```
执行 `data = data.field;` 之后,data 对象中的结构会变为:
```
data = {
name: 'John',
age: 28
}
```
然后执行 `data.role = 'yonghu';` 之后,data 对象中的结构会变为:
```
data = {
name: 'John',
age: 28,
role: 'yonghu'
}
```
因此,该段代码的作用是获取 data 对象中 field 属性的值,并将其转换为一个新的对象,然后在新的对象中添加一个名为 role 的属性,并设置其值为 'yonghu'。