y_train=train.loc[:,'Survived'] x_train=train.loc[:,['PassengerId','Pclass','Age','Fare']] x_train['male']=train['Sex'].map({'male':1,'female':0}) y_test=test.loc[:,'Survived'] x_test=test.loc[:,['PassengerId','Pclass','Age','Fare']] x_test['male']=test['Sex'].map({'male':1,'female':0})
时间: 2023-09-19 11:08:19 浏览: 36
这段代码是将数据集进行预处理,将特征列提取出来,然后对其中的某些特征进行编码,最终得到处理好的训练集和测试集。
具体来说,代码中首先将训练集中的 'Survived' 列作为标签,提取出来作为训练集的标签集合 y_train。然后,从训练集中选取 'PassengerId', 'Pclass', 'Age', 'Fare' 这几列作为特征列,提取出来作为训练集的特征集合 x_train。接下来,将训练集中的 'Sex' 列进行编码,将 'male' 转换为 1,将 'female' 转换为 0,并将编码后的结果存入 x_train 中的 'male' 列中。
同样的处理方式也被应用于测试集上,最终得到了处理好的测试集特征集合 x_test 和标签集合 y_test。这些处理过的数据集可以被用于训练和测试机器学习模型。
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逐行解释这段代码 column = list(average.columns) data = average.loc[:, column[0]:column[-3]] # 自变量 target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']] for i in range(1, 101): X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i) # feature = Spearman(X_train, 0.85) #spearman第一行 # feature = list(feature['feature']) #spearman第二行 # X_train = X_train.loc[:, feature] #spearman第三行 train_index = X_train.index train_column = X_train.columns zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler() X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train) X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column) # X_test = X_test.loc[:, feature] #spearman第四行 test_index = X_test.index test_column = X_test.columns X_test = zscore_scaler.transform(X_test) X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column) train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)
这段代码主要是对数据进行预处理和分割,具体解释如下:
1. `column = list(average.columns)`:将 `average` 数据的列名转换成列表形式,并赋值给 `column`。
2. `data = average.loc[:, column[0]:column[-3]]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `column[0]` 到 `column[-3]` 列的数据,赋值给 `data`。这里的 `column[-3]` 表示从最后一列开始往前数第三列。
3. `target = average.loc[:, ['TIMEsurvival', 'EVENTdeath']]`:从 `average` 数据中选取所有行和 `TIMEsurvival'` 以及 `'EVENTdeath'` 两列的数据,赋值给 `target`。这里的 `TIMEsurvival` 表示存活时间,`EVENTdeath` 表示是否死亡。
4. `for i in range(1, 101):`:循环 100 次,每次循环都进行一次数据分割和预处理的操作。
5. `X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, test_size=0.3, random_state=i)`:使用 `train_test_split` 方法将 `data` 和 `target` 数据集分别划分为训练集和测试集,其中测试集占 30%,`random_state=i` 表示每次随机划分的结果都是相同的,以保证实验结果可重复。
6. `train_index = X_train.index` 和 `train_column = X_train.columns`:将训练集中的行和列名分别赋值给 `train_index` 和 `train_column` 变量。
7. `zscore_scaler = preprocessing.StandardScaler()`:实例化 `StandardScaler` 类,即进行 Z-score 标准化的对象。
8. `X_train = zscore_scaler.fit_transform(X_train)`:对训练集进行 Z-score 标准化处理。
9. `X_train = pd.DataFrame(X_train, index=train_index, columns=train_column)`:将标准化后的训练集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `train_index` 和 `train_column`。
10. `test_index = X_test.index` 和 `test_column = X_test.columns`:将测试集中的行和列名分别赋值给 `test_index` 和 `test_column` 变量。
11. `X_test = zscore_scaler.transform(X_test)`:对测试集进行 Z-score 标准化处理。
12. `X_test = pd.DataFrame(X_test, index=test_index, columns=test_column)`:将标准化后的测试集数据转换为 DataFrame 格式,并将行和列名分别设置为 `test_index` 和 `test_column`。
13. `train = pd.concat([X_train, y_train], axis=1)`:将标准化后的训练集数据和目标变量 `y_train` 沿列方向合并,形成新的训练集 `train`。
train = pd.read_csv('train.csv') #读取数值 train = train.replace(np.NaN,0) #缺失值处理 train = train.dropna() #丢弃空值 test = pd.read_csv('test.csv') #读取数值 test = test.replace(np.NaN,0) #缺失值处理 test = test.dropna() #丢弃空值 y_train= train.loc[:,'Survived'] x_train= train.loc[:,['PassengerId','Pclass','Age','Fare']] x_train['male'] = train['Sex'].map({'male':1,'female':0}) y_test= test.loc[:,'Survived'] x_test= test.loc[:,['PassengerId','Pclass','Age','Fare']] x_test['male'] = test['Sex'].map({'male':1,'female':0})
这段代码的功能是读取两个 csv 文件,分别为 `train.csv` 和 `test.csv`,然后对缺失值进行处理,使用 `dropna()` 丢弃空值。接下来,将 `train` 的标签值 `Survived` 赋给 `y_train`,将 `train` 中的 `PassengerId`, `Pclass`, `Age`, `Fare` 的数据赋给 `x_train`,并将 `Sex` 中的 `male` 映射为 1,`female` 映射为 0。最后,将 `test` 的标签值 `Survived` 赋给 `y_test`,将 `test` 中的 `PassengerId`, `Pclass`, `Age`, `Fare` 的数据赋给 `x_test`,并将 `Sex` 中的 `male` 映射为 1,`female` 映射为 0。这段代码主要是针对一个数据集进行数据预处理,从而为后续的机器学习模型提供干净的数据。