spam=pd.read_table("spambase.txt",sep=',',header=None) ColName=['X'+str(k+1) for k in np.arange(57)] ColName .append('Y') spam.columns=ColName train=spam.sample(frac=0.7) test=spam[~spam.index.isin(train.index)] xtrain,ytrain=train.drop('Y',axis=1),train['Y'] xtest,ytest=test.drop('Y',axis=1),test['Y'] th=np.percentile(np.var(xtrain),90) #保留90%的属性 sel = VarianceThreshold(threshold=th)

这是一个使用 Python 语言和 Pandas 库读取名为 "spambase.txt" 的数据集，并将其分为训练集和测试集的代码。其中，"Y" 列为标签，表示数据点是垃圾邮件还是非垃圾邮件。接下来，代码通过计算训练集中特征的方差，并保留90%的特征，使用 VarianceThreshold 进行特征选择。

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spam = pd.read_table("spambase.txt", sep=',', header=None) 在python3.9里面为什么报错

在Python 3.9中，read_table()函数已经被弃用，建议使用read_csv()函数来读取文本文件。因此，你可以改为使用read_csv()函数来读取"spambase.txt"文件，例如：

import pandas as pd

spam = pd.read_csv("spambase.txt", sep=',', header=None)

如果你仍然想使用read_table()函数，可以将其替换为read_csv()函数，例如：

import pandas as pd

spam = pd.read_csv("spambase.txt", sep='\t', header=None)

以上代码中，将分隔符sep指定为制表符（\t），以替代read_table()函数默认的制表符分隔符。

spam=pd.read_table("spambase.txt",sep=',',header=None)为什么报错read_table() got an unexpected keyword argument 'callback'

这个报错可能是因为你使用的 Pandas 版本过高，在较新的版本中，`read_table()` 已经不再支持 `callback` 这个参数。解决办法是将 `callback` 参数从代码中删除，因为默认情况下该参数是不需要的。你可以使用以下代码来读取数据集：

spam = pd.read_table("spambase.txt", sep=',', header=None)

如果你仍然遇到问题，请检查你的 Pandas 版本，并尝试升级或降级版本，或者使用其他函数（例如 `read_csv()`）来读取数据集。