target = pd.DataFrame() target = np.array(rdp)

这段代码看起来像是在将一个名为rdp的列表转换为Numpy数组，并将其存储在名为target的DataFrame中。但是，代码中的第一行似乎是多余的，因为它创建了一个空的DataFrame，但是它没有被使用或被赋值给其他变量。因此，建议将代码修改为以下形式：

import pandas as pd
import numpy as np

rdp = [1, 2, 3, 4, 5]
target = np.array(rdp)

这将创建一个名为rdp的列表，其中包含五个整数，然后将其转换为Numpy数组，并将其存储在名为target的变量中。

相关问题

df = pd.DataFrame(np.array(reviews), columns=['review'])

这行代码是将评论列表 `reviews` 转换为一个 DataFrame，并指定一个列名为 `'review'`。

`np.array(reviews)` 将评论列表转换为一个 numpy 数组。

`pd.DataFrame()` 使用这个 numpy 数组创建一个 DataFrame。

`columns=['review']` 指定了 DataFrame 的列名为 `'review'`。

这样，你就创建了一个包含评论的 DataFrame，可以通过 `'review'` 列来访问评论数据。

iris_target = data.target # 得到数据对应的标签 iris_features = pd.DataFrame( data=data.data, columns=data.feature_names)为什么y不用变成dataframe

在机器学习领域，通常将输入数据表示为 X，输出数据表示为 y。在这种情况下，通常只需要将目标标签存储为一个一维数组或列表，因为目标变量通常是一个单独的列，而不是多个列。因此，在示例中，我们将 iris 数据集的目标标签存储为一个一维数组，而不是一个 DataFrame。另一方面，我们将特征数据存储为 DataFrame，因为通常输入数据包含多个列。