这行代码是什么意思:split_data = dataframe[column_name].str.split(',', expand=True)
时间: 2023-06-01 09:04:37 浏览: 63
这行代码的意思是将数据框中名为column_name的列按照逗号进行分割,分割后的结果存储在一个新的数据框split_data中,同时使用expand=True参数将分割后的结果扩展为多列。如果原来的列中没有逗号,则新的数据框中将只有一列,即原来的列。
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def LOSO_sequence_generate(data: pd.DataFrame, sub_column: str) -> tuple: train_list = [] test_list = [] subjects = np.unique(data[sub_column]) for subject in subjects: mask = data["Subject"].isin([subject]) train_data = data[~mask].reset_index(drop=True) test_data = data[mask].reset_index(drop=True) train_list.append(train_data) test_list.append(test_data) return train_list, test_list 详细解释该代码
这段代码实现了 Leave-One-Subject-Out (LOSO) 的数据划分,将数据集按照不同的 subject 进行划分,每个 subject 对应一个 train 数据集和一个 test 数据集。
具体解释如下:
1. `data` 是一个 pandas DataFrame,包含所有的数据。
2. `sub_column` 是一个字符串,表示在 DataFrame 中哪一列代表 subject。
3. `np.unique(data[sub_column])` 可以得到所有的 subject,去重后返回一个 numpy 数组。
4. `for subject in subjects:` 遍历每一个 subject。
5. `mask = data["Subject"].isin([subject])` 根据当前的 subject,创建一个 boolean mask,将该 subject 的数据标记为 True,其它 subject 的数据标记为 False。
6. `train_data = data[~mask].reset_index(drop=True)` 根据 mask,将所有不属于当前 subject 的数据提取出来,并且重新设置索引。
7. `test_data = data[mask].reset_index(drop=True)` 根据 mask,将属于当前 subject 的数据提取出来,并且重新设置索引。
8. `train_list.append(train_data)` 将当前 subject 的 train 数据集添加到 train_list 中。
9. `test_list.append(test_data)` 将当前 subject 的 test 数据集添加到 test_list 中。
10. 最后返回 train_list 和 test_list,它们分别是一个列表,包含了所有 subject 对应的 train 和 test 数据集。
请仿照这一段代码,if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')
这是一个根据文件类型读取数据的代码示例。以下是根据您提供的代码进行修改后的示例:
```python
import pandas as pd
class DataReader:
def __init__(self, file_path, file_type, names=None):
self.file_path = file_path
self.file_type = file_type
self.names = names
self.pd_data = None
self.x = None
self.y = None
def read_data(self):
if self.file_type == "csv":
try:
self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)
except:
raise ValueError('csv路径错误')
elif self.file_type == "txt":
self.pd_data = pd.DataFrame(
pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names))
elif self.file_type == "pmlb":
try:
self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False)
self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True)
except:
raise ValueError('pmlb数据集名称错误')
elif self.file_type == "numpy":
try:
self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path)
self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1])
except:
raise ValueError('numpy数据集设置失败')
```
在上面的示例中,我们创建了一个名为DataReader的类,它接受文件路径和文件类型作为参数,并在read_data方法中根据文件类型读取数据。根据不同的文件类型,我们使用相应的pandas函数来读取数据。请注意,对于txt文件,我们使用了制表符('\t')作为分隔符。对于pmlb和numpy文件,我们根据需要设置了self.x和self.y变量。如果读取过程中出现错误,将引发ValueError异常。