使用name = data.iloc[:1, [9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17]].values将表头汉字读取，之后如何提出至一个list中

可以使用下面的代码将表头汉字读取并提取到一个列表中：

header = list(data.iloc[:1, [9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17]].values[0])

这里，`data.iloc[:1, [9, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17]]`会返回数据集中第一行（即表头）中指定列的数据，然后使用`.values`将其转换为numpy array，再使用`[0]`提取其中的第一行，最后使用`list()`函数将其转换为列表。这样，就可以将表头中的汉字提取到一个列表中了。

相关问题

加载数据 X = data.iloc[:, :-1].values y = data.iloc[:, -1:].values X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 训练模型 input_dim=13 hidden_dim=25 output_dim=1 nn=NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim) learning_rate=0.0016 num_epochs=2000 loss_history=nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs) plt.plot(loss_history) plt.title('loss') plt.xlabel('Epoch') plt.ylabel('MSE') X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values y_pred = nn.predict(X_pred)报错NameError: name 'data_pred' is not defined解决代码

你需要先定义 `data_pred` 变量并赋值，再执行 `X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values` 和 `y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values` 这两行代码。例如：

import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('train_data.csv')
data_pred = pd.read_csv('predict_data.csv')

X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1:].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
input_dim = 13
hidden_dim = 25
output_dim = 1
nn = NeuralNetwork(input_dim, hidden_dim, output_dim)
learning_rate = 0.0016
num_epochs = 2000
loss_history = nn.train(X, y, learning_rate, num_epochs)
plt.plot(loss_history)
plt.title('loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('MSE')

X_pred = data_pred.iloc[:, :-1].values
y_pred = data_pred.iloc[:, -1:].values
y_pred = nn.predict(X_pred)

import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:5].values y = data.iloc[:, 0:5].values # 创建线性回归模型 model = LinearRegression() # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X) # 拟合模型 model.fit(X, y) # 预测结果 y_pred = model.predict(X)修改错误

在这段代码中，`X` 与 `y` 的赋值存在错误，应该将 `y` 的赋值改为 `data.iloc[:, 5].values`，即选取 Excel 文件中第 6 列数据作为输出。同时，在进行预测之前应先进行模型拟合，因此应该将 `model.fit(X, y)` 的代码移到 `model.predict(X)` 之前。修改后的代码如下：

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取 Excel 文件
data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='4')

# 把数据分成输入和输出
X = data.iloc[:, 0:5].values
y = data.iloc[:, 5].values

# 创建线性回归模型
model = LinearRegression()

# 拟合模型
model.fit(X, y)

# 使用模型进行预测
y_pred = model.predict(X)

# 打印预测结果
print(y_pred)