data.iloc函数的用法
时间: 2023-08-07 18:04:37 浏览: 80
`data.iloc`是`pandas`库中`DataFrame`对象的一个方法,用于根据行列索引选取数据。`iloc`是`integer position-based indexing`的缩写,即基于整数位置的索引。
`iloc`的基本语法为:`data.iloc[行索引, 列索引]`。其中,行索引和列索引可以是整数、整数列表、整数切片或布尔列表。
以下是一些`data.iloc`的使用示例:
1. 选取第一行数据:
```python
data.iloc[0, :]
```
2. 选取前3行数据:
```python
data.iloc[0:3, :]
```
3. 选取第2列数据:
```python
data.iloc[:, 1]
```
4. 选取第2、3列数据:
```python
data.iloc[:, 1:3]
```
5. 选取第1、3、5行数据和第2列数据:
```python
data.iloc[[0, 2, 4], 1]
```
6. 根据布尔列表选取数据:
```python
bool_list = [True, False, True, False, True]
data.iloc[bool_list, :]
```
需要注意的是,`data.iloc`选取的是数据副本,而不是原始数据。如果需要修改原始数据,可以使用`data.loc`方法。
相关问题
dt=(data.iloc[:,1:]-(data.iloc[:,1:].min()))/((data.iloc[:,1:].max())-(data.iloc[:,1:].min()))
这段代码对数据集进行了归一化处理。具体来说,它使用了iloc函数来获取除第一列(假设第一列是标签列)以外的所有列,然后使用最小-最大归一化(也称为离差标准化)方法将这些列的值都缩放到[0,1]之间。最小-最大归一化方法计算公式为:(X - X_min) / (X_max - X_min),其中X是原始值,X_min是该列的最小值,X_max是该列的最大值。归一化可以将不同属性的数据统一到同一量纲下,避免数据之间的数量级差异造成的影响。
def return_value(): import pandas as pd data = pd.read_excel('2.xlsx') x_train=data.iloc[:20,1:4] y_train=data.iloc[:20,4] x_test=data.iloc[20:,1:4] from sklearn.linear_model import LogisticRegression clf = LR() clf.fit(x_train,y_train) R=clf.predict(x_test) return R解释每个步骤
这段代码是一个 Python 函数,函数名为 `return_value`。下面逐行解释每个步骤的含义:
```
import pandas as pd
```
导入 Pandas 库,用于数据处理和分析。
```
data = pd.read_excel('2.xlsx')
```
使用 Pandas 的 `read_excel` 函数读取名为 `2.xlsx` 的 Excel 文件,并将其存储在 `data` 变量中。
```
x_train=data.iloc[:20,1:4]
y_train=data.iloc[:20,4]
x_test=data.iloc[20:,1:4]
```
使用 Pandas 的 `iloc` 函数,将 `data` 数据集中的前 20 行(不含第 20 行)的第 1 列至第 3 列的数据提取出来,赋值给 `x_train`。将 `data` 数据集中的前 20 行(不含第 20 行)的第 5 列数据提取出来,赋值给 `y_train`。将 `data` 数据集中的第 21 行(含第 21 行)至最后一行的第 1 列至第 3 列的数据提取出来,赋值给 `x_test`。
```
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
clf = LR()
clf.fit(x_train,y_train)
R=clf.predict(x_test)
```
导入 Scikit-learn 库中的 `LogisticRegression` 模块,实例化一个名为 `clf` 的逻辑回归分类器,并使用 `fit` 方法将 `x_train` 和 `y_train` 作为参数输入到分类器中进行训练。然后使用 `predict` 方法将 `x_test` 作为参数输入到分类器中进行预测,将结果存储在 `R` 变量中。
```
return R
```
将预测结果 `R` 作为函数的返回值。