怎么提取皮马印第安人糖尿病数据集中某几列

您可以使用 Pandas 库来读取皮马印第安人糖尿病数据集，并提取其中的某几列。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据集
diabetes_data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')

# 提取指定列
selected_columns = diabetes_data[['Pregnancies', 'Glucose', 'BloodPressure']]

在这个示例中，我们使用 Pandas 的 `read_csv` 函数读取皮马印第安人糖尿病数据集，然后使用双括号 `[[...]]` 来提取指定的列。在 `selected_columns` 中，我们只保留了 `Pregnancies`、`Glucose` 和 `BloodPressure` 这三列数据。

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提取皮马印第安人糖尿病中不是病人的代码

如果你想要获取提取皮马印第安人糖尿病中不是病人的代码，我可以为你提供一个示例代码，但需要先说明一下。

皮马印第安人糖尿病数据集是一个经典的用于糖尿病预测的数据集，其中包括了很多患有糖尿病的人和不患糖尿病的人的数据，因此在这个数据集中并没有一个专门用于提取不患糖尿病的人的代码，我们只能通过对数据集进行一定的处理和筛选来得到不患糖尿病的数据。

以下是一个简单的 Python 代码示例，用于从皮马印第安人糖尿病数据集中提取不患糖尿病的数据。该代码使用了 pandas 库，需要先安装该库。代码如下：

import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('pima-indians-diabetes.csv')

# 提取不患糖尿病的数据
no_diabetes_data = data[data['Outcome'] == 0]

# 输出不患糖尿病的数据
print(no_diabetes_data)

以上代码中，`pima-indians-diabetes.csv` 是皮马印第安人糖尿病数据集的文件名，`Outcome` 是数据集中记录是否患有糖尿病的字段名。代码运行后，会输出所有不患糖尿病的数据记录。

kaggle中皮马印第安人糖尿病数据集规模怎么样

皮马印第安人糖尿病数据集包含768个样本，每个样本有8个特征变量和1个目标变量。这8个特征变量分别是：怀孕次数、口服葡萄糖耐量试验中2小时的血浆葡萄糖浓度、舒张压（mm Hg）、三头肌皮褶厚度（mm）、2小时血清胰岛素（μU / ml）、体重指数（kg /（身高（m））^2）、糖尿病谱系功能和年龄（岁）。目标变量是是否患有糖尿病。