python读取数据集的最后一列代码

假设你的数据集是以CSV格式存储的，最后一列是标签列，可以使用Python中的pandas库读取数据集，并使用iloc来选择最后一列。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
df = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 获取最后一列
labels = df.iloc[:, -1]

# 打印最后一列
print(labels)

其中，`iloc[:, -1]`表示选择所有行（`:`）和最后一列（`-1`）。如果你的数据集不是以CSV格式存储，你需要使用相应的库或方法来读取和选择数据。

相关问题

python选取数据集第一列

在 Python 中，您可以使用 Pandas 库来读取和操作数据集。假设您的数据集是以 CSV 格式存储的，您可以按照以下方式选取第一列：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('your_dataset.csv')

# 选取第一列
first_column = data.iloc[:, 0]

# 打印第一列
print(first_column)

其中，`iloc` 方法用于选取数据集中的行和列，`[:, 0]` 表示选取所有行的第一列。如果您的数据集不是以 CSV 格式存储，可以使用对应的 Pandas 读取方法来读取数据。

pytorch代码，读取数据集data.csv，将数据集去除最后一列放入特征集，将数据集最后一列放入标签集，转换为np格式

以下是一个将CSV文件转换为NumPy数组并分别存储特征和标签数据的示例代码。假设您的CSV文件名为`data.csv`，有五列数据，前四列是特征数据，最后一列是标签数据：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取CSV文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 将输入和目标数据分别存储在NumPy数组中
features_np = df.iloc[:, :-1].to_numpy()
labels_np = df.iloc[:, -1].to_numpy()

在这个例子中，我们使用了Pandas库的`read_csv()`方法来读取CSV文件，并将其存储在名为`df`的数据框中。然后，我们使用`.iloc[]`方法将数据框中的前四列（即特征数据）和最后一列（即标签数据）分别存储在名为`features_np`和`labels_np`的NumPy数组中。现在，`features_np`和`labels_np`变量分别包含相应的特征和标签数据。