data.drop(data[data['列名'] == '要删除的数据'].index) 要删除的数据可以是列表吗?
时间: 2023-12-26 20:06:41 浏览: 12
可以的,如果要删除多个数据,可以将它们放在一个列表中,然后使用`isin()`方法来检查这些值是否存在于指定的列中,例如:
```
data.drop(data[data['列名'].isin(['要删除的数据1', '要删除的数据2', '要删除的数据3'])].index)
```
这会删除“列名”中值为“要删除的数据1”、“要删除的数据2”或“要删除的数据3”的所有行。
相关问题
data.drop(data[data['列名'] == '要删除的数据'].index) 要删除的数据可以可以是多个吗?
是的,可以删除多个数据。如果要删除多个数据,可以通过逻辑运算符(如“&”和“|”)将多个条件组合起来,例如:
```
data.drop(data[(data['列名1'] == '要删除的数据1') | (data['列名2'] == '要删除的数据2')].index)
```
这会删除“列名1”中值为“要删除的数据1”或“列名2”中值为“要删除的数据2”的所有行。
解释X_new = data.drop('target', axis=1) # 特征数据
这行代码是用来从原始数据中提取出特征数据的。
在机器学习中,通常我们会将数据分为特征数据和目标数据两部分,其中特征数据是用来训练模型的,而目标数据是模型要预测的结果。在这里,我们假设原始数据包含了特征数据和目标数据,其中目标数据的列名为"target",而特征数据包含了其他所有列。
那么,为了提取出特征数据,我们可以使用Pandas库中的`drop()`函数。`drop()`函数可以删除DataFrame中的指定行或列,其中`axis=1`表示删除列。因此,`data.drop('target', axis=1)`的作用就是删除名为"target"的列,得到的结果就是特征数据X_new。
简而言之,X_new就是从原始数据中提取出来的用于训练模型的特征数据。