解释y = pd.DataFrame(f3_clear.iloc[:,1].values)
时间: 2024-05-17 13:12:59 浏览: 12
这行代码是使用 Pandas 库创建了一个名为 y 的 DataFrame 对象,其中包含了 f3_clear DataFrame 对象的第二列数据。具体来说,iloc[:, 1] 表示选择 f3_clear DataFrame 中的所有行(:),并且只选择第二列(1),所以得到的是一个 Series 对象。接着,使用 .values 方法将 Series 对象转换为一个 Numpy 数组,并将其作为参数传递给 DataFrame 构造函数,从而创建了一个新的 DataFrame 对象 y。该代码的作用是将 f3_clear 数据集中的第二列数据提取出来,并存储为一个单独的 DataFrame 对象 y。
相关问题
修正代码 for k in range(self.n_fold): est=self.init_estimator() train_id, val_id=cv[k] x=pd.DataFrame(x) y=pd.DataFrame(y) # x_train, x_test = x.iloc[train_id], x.iloc[test_id] # y_train, y_test = y.iloc[train_id], y.iloc[test_id] # print(x[train_id]) x_train= x.iloc[train_id] y_train= y.iloc[train_id] est.fit(x_train, y_train) x_proba=est.predict_proba(x.iloc[val_id]) print(x_proba) print(x_probas[val_id]) y_pre=est.predict(x.iloc[val_id]) acc=accuracy_score(y.iloc[val_id],y_pre) f1=f1_score(y.iloc[val_id],y_pre,average="macro") LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name,k,acc,f1)) x_probas[val_id]=x_proba
修正后的代码应该是这样的:
```
for k in range(self.n_fold):
est = self.init_estimator()
train_id, val_id = cv[k]
x = pd.DataFrame(x)
y = pd.DataFrame(y)
x_train = x.iloc[train_id]
y_train = y.iloc[train_id]
est.fit(x_train, y_train)
x_proba = est.predict_proba(x.iloc[val_id])
print(x_proba)
print(x_probas[val_id])
y_pre = est.predict(x.iloc[val_id])
acc = accuracy_score(y.iloc[val_id], y_pre)
f1 = f1_score(y.iloc[val_id], y_pre, average="macro")
LOGGER_2.info("{}, n_fold{},Accuracy={:.4f}, f1_macro={:.4f}".format(self.name, k, acc, f1))
x_probas[val_id] = x_proba
```
在原有代码的基础上,主要修改了以下两点:
1. 将 `x`、`y` 转化为 DataFrame 类型。
2. 将 `x_train` 和 `y_train` 的赋值方式修改为 `x_train = x.iloc[train_id]`、`y_train = y.iloc[train_id]`,以保证对应行的数据匹配。
date_history = pd.DataFrame(data_integrity.iloc[:, 0]) dataset_history = pd.DataFrame(data_integrity.iloc[:, 1]) # 数据划分完,数据格式转换 dataset_history = [each[0] for each in np.array(dataset_history.iloc[:, [0]]).tolist()] # 历史数据 data_history_conversion = [{i: dataset_history[i * 96:96 * (i + 1)]} for i in range(int(len(dataset_history) / 96))] # 历史数据转化 data_pre = [each for each in np.array(dataset_pre).tolist()] # 预测所需要的今日数据 data_pre_conversion = np.array([float(item) for item in data_pre[0:96]]) # 预测所需要的今日数据的格式转化 代码优化
以下是对代码的优化:
```python
date_history = pd.DataFrame(data_integrity.iloc[:, 0])
dataset_history = pd.DataFrame(data_integrity.iloc[:, 1])
# 数据划分完,数据格式转换
dataset_history = dataset_history.iloc[:, 0].tolist() # 历史数据
data_history_conversion = [dict(enumerate(dataset_history[i * 96:96 * (i + 1)])) for i in range(len(dataset_history) // 96)] # 历史数据转化
data_pre = np.array(dataset_pre).flatten().astype(float) # 预测所需要的今日数据
```
主要优化点有:
1. `dataset_history` 可以直接使用 `tolist()` 方法转换为列表,不需要使用 `np.array` 和 `iloc` 索引。
2. `data_history_conversion` 可以使用 `enumerate` 函数代替手动计算索引,可以使代码更加简洁。
3. `data_pre` 可以使用 `flatten()` 方法将多维数组转换为一维数组,并使用 `astype(float)` 方法将字符串转换为浮点数。