df.drop(['hour', 'type', '植物园'], axis=1, inplace=True)
时间: 2023-08-20 15:29:03 浏览: 35
这是一个针对 pandas 数据库中的 DataFrame 对象进行操作的代码,其中 df 是一个 DataFrame 对象,drop() 方法是用来删除 DataFrame 中的行或列的。在这个例子中,它删除了 'hour', 'type', '植物园' 这三列,并将修改结果保存到原 DataFrame 中。其中的 axis=1 表示删除列,inplace=True 表示在原 DataFrame 上进行修改,而不是返回一个新的 DataFrame。
相关问题
df.drop_duplicates(inplace=True) #Remove column ID as it´s not important to the model df.drop(["ID"], axis=1, inplace=True) Print解释各行代码
这段代码用于数据预处理,包括去除重复数据和删除不必要的特征。下面是各行代码的解释:
1. `df.drop_duplicates(inplace=True)`:使用pandas库中的`drop_duplicates`函数,去除数据集中的重复行,`inplace=True`表示在原数据集上进行修改。
2. `df.drop(["ID"], axis=1, inplace=True)`:使用pandas库中的`drop`函数,删除数据集中名为`ID`的列,`axis=1`表示删除列,`inplace=True`表示在原数据集上进行修改。
3. `Print`:这里应该是`print`,用于输出删除特征后的数据集。
df.drop(drop_columns_list2,axis=1,inplace=True)
这行代码使用了 Pandas 库中的 `drop` 函数,用于删除数据中的指定列。其中,`drop_columns_list2` 是一个列表,包含了需要删除的列名。`axis=1` 参数表示按列操作,`inplace=True` 表示直接在原数据上修改,不返回副本。所以,这行代码的作用是删除 DataFrame 数据中的 `drop_columns_list2` 列,并且直接在原数据上进行修改。