import pandas as pd pandas.iloc[1]

这段代码是有错误的。首先，需要先导入一个数据集，例如一个.csv文件，然后使用pd.read_csv()方法读取该数据集，返回一个DataFrame对象。然后，才能使用.iloc属性来选取特定的行或列。

下面是一个示例代码，假设有一个名为data.csv的数据集文件：

import pandas as pd

# 读取数据集文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 选取第2行数据
row_2 = df.iloc[1]
print(row_2)

这将输出第2行的所有列数据。请注意，DataFrame的行和列都是从0开始编号的。

相关问题

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply3.xlsx")读入后怎么取字段

你可以使用 Pandas 的 `loc` 或 `iloc` 方法来取出 DataFrame 中的特定字段。具体而言，`loc` 方法可以通过列名来取出字段，而 `iloc` 方法可以通过列的索引来取出字段。以下是两种方法的示例：

假设你要取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段，其中 `sale` 字段在第 2 列，`date` 字段在第 3 列，你可以这样做：

使用 `loc` 方法：

# 通过列名取出字段
df_new = df.loc[:, ["sale", "date"]]

使用 `iloc` 方法：

# 通过列的索引取出字段
df_new = df.iloc[:, [1, 2]]

上述代码中，`df_new` 就是取出 `df` 中的 `sale` 和 `date` 两个字段后得到的新 DataFrame。其中 `:` 表示取出所有行，`["sale", "date"]` 或 `[1, 2]` 表示取出第 2 列和第 3 列。你可以根据实际需要修改这些代码。

import pandas as pd data = pd.read_csv(r"D:\BaiduNetdiskDownload\sklearn_dhios\数据集\Narrativedata.csv",index_col=0) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder data.iloc[:,-1]=LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:,-1]) from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder data_=data.copy() data_.iloc[:,1:-1] OrdinalEncoder().fit(data_.iloc[:,1:-1]).categories_

你想问的是，如何使用sklearn的OrdinalEncoder对数据集进行编码并获取编码后的类别列表，对吗？

以下是编码数据集并获取编码后的类别列表的代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import OrdinalEncoder

data = pd.read_csv(r"D:\BaiduNetdiskDownload\sklearn_dhios\数据集\Narrativedata.csv", index_col=0)

# 使用LabelEncoder对目标变量进行编码
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
data.iloc[:, -1] = LabelEncoder().fit_transform(data.iloc[:, -1])

data_ = data.copy()

# 使用OrdinalEncoder对特征变量进行编码
encoder = OrdinalEncoder()
encoded_data = encoder.fit_transform(data_.iloc[:, 1:-1])

# 获取编码后的类别列表
categories = encoder.categories_

print(categories)

这段代码首先使用pandas库的`read_csv`函数读取csv文件，并使用LabelEncoder对目标变量进行编码。然后，使用OrdinalEncoder对特征变量进行编码，并将编码后的数据保存在`encoded_data`中。最后，通过`encoder.categories_`获取特征变量的编码后的类别列表，并打印输出。

请确保文件路径正确，并且已经安装了所需的库。希望对你有帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。