df[['a', 'c']] = df[['a', 'c']].round(2)这里为什么要加两个中括号
时间: 2023-10-07 12:07:45 浏览: 22
`df[['a', 'c']]` 表示选取 `DataFrame` 中的 `a` 和 `c` 两列,返回的是一个新的 `DataFrame`。我们需要将这个新的 `DataFrame` 四舍五入后的值再次赋给原来的 `DataFrame` 中相应的列,因此需要在左侧使用两个中括号,表示对多个列进行赋值操作。
如果使用单个中括号,例如 `df['a']`,返回的是一个 `Series` 对象,不能直接对多个列进行赋值操作。
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为什么我用df.round(2),df里的数字还是多位的,df是一个dataframe,里面是数字
`df.round(2)` 可以对 DataFrame 中的数字进行四舍五入保留两位小数的操作。但是如果 DataFrame 中的数字是以字符串的形式存储的话,那么这个方法就无法生效。你可以检查一下 DataFrame 中数字的数据类型是否正确,如果不是数字类型,可以先将其转换为数字类型再进行四舍五入的操作。另外,你也可以尝试使用 `df.applymap()` 方法对 DataFrame 中的每个元素进行四舍五入操作。例如,`df.applymap(lambda x: round(x, 2))` 将对 df 中的每个元素都进行四舍五入保留两位小数的操作。
alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2) alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True) coef.round(decimals=2)
这段代码是在利用岭回归(Ridge Regression)来进行特征选择。其中,np.logspace(-10,10,20)是在生成20个对数尺度的alpha值,ridge_clf = Ridge(alpha=alpha)是定义岭回归模型,ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train)是利用训练集进行模型训练,df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns)是将岭回归模型的系数转换为数据框格式,df['alpha']=alpha是为每个alpha值添加一列,coef = pd.concat([coef, df], ignore_index=True)是将所有alpha值对应的系数数据框进行合并,最后用coef.round(decimals=2)将结果保留两位小数。