training_set['proto'] = training_set['proto'].cat.codes training_set['proto'] = training_set['proto'].astype(dtype='int32') training_set['state'] = training_set['state'].cat.codes training_set['state'] = training_set['state'].astype(dtype='int32') training_set['srcip'] = training_set['srcip'].cat.codes training_set['srcip'] = training_set['srcip'].astype(dtype='int32') training_set['dstip'] = training_set['dstip'].cat.codes training_set['dstip'] = training_set['dstip'].astype(dtype='int32') training_set['ltime'] = training_set['ltime'].astype(dtype='int64') training_set['stime'] = training_set['stime'].astype(dtype='int64') training_set["is_ftp_login"] = training_set["is_ftp_login"].astype(int) training_set["is_sm_ips_ports"] = training_set["is_sm_ips_ports"].astype(int) training_set["label"] = training_set["label"].astype(int) testing_set['proto'] = testing_set['proto'].cat.codes testing_set['proto'] = testing_set['proto'].astype(dtype='int32') testing_set['state'] = testing_set['state'].cat.codes testing_set['state'] = testing_set['state'].astype(dtype='int32') testing_set['srcip'] = testing_set['srcip'].cat.codes testing_set['srcip'] = testing_set['srcip'].astype(dtype='int32') testing_set['dstip'] = testing_set['dstip'].cat.codes testing_set['dstip'] = testing_set['dstip'].astype(dtype='int32') testing_set['ltime'] = testing_set['ltime'].astype(dtype='int64') testing_set['stime'] = testing_set['stime'].astype(dtype='int64') testing_set["is_ftp_login"] = testing_set["is_ftp_login"].astype(int) testing_set["is_sm_ips_ports"] = testing_set["is_sm_ips_ports"].astype(int) testing_set["label"] = testing_set["label"].astype(int)
时间: 2024-02-03 18:02:09 浏览: 25
这段代码是将数据集中的一些列转换为整数类型。具体来说,它们使用了 pandas 的 `.cat.codes` 函数将分类变量转换为整数类型,并使用 `.astype()` 函数将其他列转换为整数类型。下面是各列转换后的数据类型:
- 'proto':转换为整数类型(int32)
- 'state':转换为整数类型(int32)
- 'srcip':转换为整数类型(int32)
- 'dstip':转换为整数类型(int32)
- 'ltime':转换为长整型(int64)
- 'stime':转换为长整型(int64)
- 'is_ftp_login':转换为整数类型(int)
- 'is_sm_ips_ports':转换为整数类型(int)
- 'label':转换为整数类型(int)
这些转换可以使得数据集更加适合用于机器学习算法的训练和测试。
相关问题
Function.prototype.__proto__.__proto__ === null
这表达式是用来检查 Function.prototype 对象的原型链。根据 JavaScript 的原型继承机制,一个对象的 __proto__ 属性指向其构造函数的原型对象。因此,Function.prototype.__proto__ 指向 Object.prototype,再往上一级的原型是 null。
所以,Function.prototype.__proto__.__proto__ === null 是成立的。
javascript如何写出Vue中的这个VueComponent.prototype.__proto__ === Vue.prototype关系
VueComponent.prototype.__proto__ === Vue.prototype 表示 VueComponent 的原型链上的第一个 __proto__ 指向 Vue 的原型,也就是说,VueComponent 继承了 Vue 的所有属性和方法。在 JavaScript 中,可以使用以下代码实现:
```javascript
const VueComponent = Vue.extend({
// 组件定义
});
console.log(VueComponent.prototype.__proto__ === Vue.prototype); // true
```
其中,Vue.extend() 方法可以创建一个组件构造器,由此创建的组件会继承 Vue 的原型,即 Vue.prototype。VueComponent.prototype.__proto__ 就是 VueComponent 的原型,它指向 Vue.prototype,表示 VueComponent 继承了 Vue 的所有属性和方法。