item_list = [i[1] for i in R.columns]

这段代码是从一个 Pandas DataFrame R 中提取所有列的名称，并将它们存储在列表 item_list 中。具体来说，对于 R 中的每个列，代码提取列的第二个元素（也就是列的名称），并将其添加到 item_list 列表中。换句话说，如果 R 有三列，分别命名为 'col_1', 'col_2' 和 'col_3'，那么 item_list 就会是 ['col_1', 'col_2', 'col_3']。

相关问题

将这些代码转换为伪代码 # 确定目标变量和特征变量 target_col = ["Outcome"] cat_cols = data.nunique()[data.nunique() < 12].keys().tolist() cat_cols = [x for x in cat_cols] # numerical columns num_cols = [x for x in data.columns if x not in cat_cols + target_col] # Binary columns with 2 values bin_cols = data.nunique()[data.nunique() == 2].keys().tolist() # Columns more than 2 values multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols] # Label encoding Binary columns le = LabelEncoder() for i in bin_cols: data[i] = le.fit_transform(data[i]) # Duplicating columns for multi value columns data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols) # Scaling Numerical columns std = StandardScaler() scaled = std.fit_transform(data[num_cols]) scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols) # dropping original values merging scaled values for numerical columns df_data_og = data.copy() data = data.drop(columns=num_cols, axis=1) data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left") # 输出预处理后的数据集 print(data.head())

以下是转换为伪代码后的代码：

# 确定目标变量和特征变量
target_col = ["Outcome"]
cat_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选小于12的特征
cat_cols = [x for x in cat_cols]

# 数值型特征
num_cols = [x for x in 数据集的列名 if x not in cat_cols + target_col]

# 二分类特征
bin_cols = 对数据集进行唯一值计数并筛选等于2的特征

# 多分类特征
multi_cols = [i for i in cat_cols if i not in bin_cols]

# Label encoding 二分类特征
le = LabelEncoder()
for i in bin_cols:
    对二分类特征进行标签编码

# 独热编码 多分类特征
data = pd.get_dummies(data=data, columns=multi_cols)

# 标准化 数值型特征
std = StandardScaler()
scaled = std.fit_transform(data[num_cols])
scaled = pd.DataFrame(scaled, columns=num_cols)

# 合并特征
df_data_og = data.copy()
data = data.drop(columns=num_cols, axis=1)
data = data.merge(scaled, left_index=True, right_index=True, how="left")

# 输出预处理后的数据集
print(data.head())

以上伪代码是对原 Python 代码的简化和抽象，将其转化为了一系列的操作和方法调用。

def one_hot_encode(df, cat_cols=None, nan_as_cat=True): org_cols = list(df.columns) if not cat_cols: cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O'] df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat) cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols] return df, cat_cols

这是一个名为 `one_hot_encode` 的函数，用于对数据框中的分类变量进行独热编码。

下面是函数的解释：

def one_hot_encode(df, cat_cols=None, nan_as_cat=True):
    org_cols = list(df.columns)
    if not cat_cols:
        cat_cols = [col for col in df.columns if df[col].dtype == 'O']
    df = pd.get_dummies(df, columns=cat_cols, dummy_na=nan_as_cat)
    cat_cols = [c for c in df.columns if c not in org_cols]
    return df, cat_cols

函数的参数包括三个：
- `df`：一个数据框，表示要进行独热编码的数据。
- `cat_cols`：一个可选参数，表示要进行独热编码的分类变量列名列表。如果未提供该参数，则默认对数据框中所有数据类型为 `'O'`（即对象）的列进行独热编码。
- `nan_as_cat`：一个布尔值，表示是否将缺失值视为一种类别。默认为 `True`，将缺失值视为一种类别。

函数的主要步骤如下：
1. 创建一个名为 `org_cols` 的列表，其中包含数据框中的所有列名。
2. 如果未提供 `cat_cols` 参数，则使用列表推导式找到数据框中所有数据类型为 `'O'` 的列，并将它们存储在 `cat_cols` 列表中。
3. 使用 `pd.get_dummies()` 函数对数据框进行独热编码。通过指定 `columns=cat_cols` 参数，对 `cat_cols` 列中的分类变量进行独热编码。通过指定 `dummy_na=nan_as_cat` 参数，将缺失值视为一种类别进行编码。
4. 创建一个名为 `cat_cols` 的新列表，其中包含在独热编码后的数据框中出现的所有新列名，但不包括原始的列名。
5. 返回经过独热编码后的数据框和新的分类变量列名列表 `cat_cols`。

请注意，在调用此函数之前，确保已经导入了 `pd`（即Pandas）库，并将数据框作为参数传递给函数。如果需要特定的分类变量进行独热编码，则将它们作为 `cat_cols` 参数传递给函数；否则，可以省略该参数。默认情况下，缺失值被视为一种类别进行编码。