data2 = data2.loc[:,['Date','年','月','日','小时','温度','露点温度','气压','风向','风速']]
时间: 2023-10-23 14:31:37 浏览: 34
这行代码使用了Pandas中的loc函数来选择data2 DataFrame中的特定列,并将结果保存为一个新的DataFrame。
具体来说,这个代码选择了data2 DataFrame中的名为'Date'、'年'、'月'、'日'、'小时'、'温度'、'露点温度'、'气压'、'风向'和'风速'的列,并生成一个新的DataFrame,该DataFrame将被赋值给变量data2。
这里的冒号表示我们选择了所有行。因此,这行代码实际上是在选择data2的所有行,然后选择名为'Date'、'年'、'月'、'日'、'小时'、'温度'、'露点温度'、'气压'、'风向'和'风速'的列。
希望这可以帮助你理解这行代码的含义!
相关问题
csv_data = pd.read_csv(path, header=None) dataset = csv_data.loc[:, 0:96] labels = csv_data.loc[:, 95]
这段代码的作用是读取一个csv文件,然后将其第一列到第96列作为数据集,第95列作为标签。具体解释如下:
- `pd.read_csv(path, header=None)`:使用 pandas 库中的 `read_csv` 函数读取路径为 `path` 的 csv 文件,其中 `header=None` 表示该文件没有表头。
- `csv_data.loc[:, 0:96]`:使用 pandas 中的 `loc` 方法获取 `csv_data` 中的所有行和第0列到第96列的所有列,即数据集。
- `csv_data.loc[:, 95]`:使用 pandas 中的 `loc` 方法获取 `csv_data` 中的所有行和第95列的所有列,即标签。
data2 = data.iloc[:, :7]
在你的代码中,你使用了 `iloc` 函数从 Pandas DataFrame 中选择一些列来构建一个新的 DataFrame。这个函数的第一个参数是行索引,第二个参数是列索引。
在这里,你使用了 `:` 来选择所有的行,然后使用 `:7` 来选择前七列。这将创建一个新的 DataFrame,其中包含原始 DataFrame 的所有行,但只包含前七列。
需要注意的是,`iloc` 函数使用的是基于零的索引,因此第一列的索引为 0,第二列的索引为 1,以此类推。如果你想选择其他的列,只需更改 `:7` 的参数即可。
另外,如果你想选择具有特定列名称的列,可以使用 `loc` 函数,并将列名称作为参数。例如,如果你想选择名为 `column1` 和 `column2` 的两列,可以使用以下代码:
```
data2 = data.loc[:, ['column1', 'column2']]
```