x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1]
时间: 2024-06-17 11:07:35 浏览: 98
这是一种常见的数据预处理操作,其中df是一个pandas的DataFrame类型的变量。该操作将df中除最后一列外的所有列赋值给x变量,而将df的最后一列赋值给y变量。
其中,df.iloc[:,:-1]中的":"表示取所有行,","之后的"[:-1]"表示取除最后一列以外的所有列,即从第一列到倒数第二列。
而df.iloc[:,-1]中的":"表示取所有行,","之后的"-1"表示取倒数第一列,即DataFrame的最后一列。
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X, y = df.iloc[:,:-1],df.iloc[:,-1] y
这是一个将 DataFrame 按列切片的操作。其中 `df.iloc[:,:-1]` 表示选取 DataFrame 的所有行和除最后一列之外的所有列,`df.iloc[:,-1]` 表示选取 DataFrame 的所有行和最后一列。这段代码通常用于将数据集的特征和标签分开,其中 X 变量存储特征,y 变量存储标签。
from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:-1] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=300#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[:-cut],x.iloc[-cut:]#列表的切片操作,X.iloc[0:2400,0:7]即为1-2400行,1-7列 y_train, y_test=y.iloc[:-cut],y.iloc[-cut:] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values
这段代码使用了sklearn库中的preprocessing模块,导入了MinMaxScaler类。然后,对df1数据进行了归一化处理,将处理后的结果存储在df0中。接着,将df0转换成了DataFrame格式,并将列名设置为df1的列名。最后,将df中的特征数据和标签数据分别存储在x和y中。
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