cols.insert(0, cols.pop(cols.index('type'))) print(cols) data = dataset.loc[:, cols]是什么意思
时间: 2023-12-13 19:05:20 浏览: 10
这段代码的作用是将数据集DataFrame中名为“type”的列移动到第一列,并返回移动后的列名列表。
`cols.pop(cols.index('type'))` 返回名为“type”的列在`cols`列表中的索引,然后将其从列表中移除,`cols.index('type')` 返回“type”列在`cols`列表中的索引。
`cols.insert(0, cols.pop(cols.index('type'))) ` 将返回的索引作为参数传递给`pop`函数,将“type”列从`cols`列表中移除并返回,然后将其插入到`cols`列表的第一个位置,即将“type”列移动到第一列。
`data = dataset.loc[:, cols]` 使用移动后的列名列表`cols`,从原始数据集中选取指定的列,得到一个新的数据集,并将其赋值给`data`变量。
最终结果是将数据集中的“type”列移动到第一列,并返回一个新的数据集`data`,其中包含了移动后的列。
相关问题
def sample(data,typesample): return data[data['type']==typesample].sample(frac=0.8) types = df['type'].unique() samples = [sample(df,typesample) for typesample in types] samples = pd.concat(samples,axis=0) #print(samples) samples.to_csv("type_gs.csv",index=False) dataset = pd.read_csv('type_gs.csv') #将房型放置第一列 cols = list(dataset) print(cols) cols.insert(0, cols.pop(cols.index('type'))) print(cols) data = dataset.loc[:, cols] data.to_csv('type_gs.csv', index=False)是什么意思
这段代码的作用如下:
首先,定义了一个名为`sample`的函数,用于从数据集中按指定类型随机抽取80%的数据。
然后,获取数据集中所有不同的类型,然后分别对每种类型调用`sample`函数,将抽样后的数据保存在`samples`列表中。
接着,将`samples`列表中的所有数据按行合并,得到一个新的数据集,并将其保存为CSV文件`type_gs.csv`。
读取`type_gs.csv`文件,并将“房型”列移动到第一列。
最后,将新的数据集保存为CSV文件`type_gs.csv`,并覆盖原文件。
整个代码的作用是将原始数据集按照不同的类型进行划分,并对每种类型进行随机抽样,最终得到一个新的数据集,其中每种类型的数据比例大致为原数据集中该类型数据的80%。
rows, cols = img2.shape[:2]
This line of code retrieves the number of rows and columns in a 2-dimensional array or image called "img2".
The ":2" in the code is a slicing notation used to retrieve the first two elements of the tuple returned by the "shape" method. These two elements represent the number of rows and columns in the image.
The values of the rows and columns are then assigned to the variables "rows" and "cols", respectively.
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