if app_desire.iloc[m, n] & (app_desire.columns[n] not in dup_col):
时间: 2024-02-15 12:43:49 浏览: 61
这是一个条件语句,其中使用了 Pandas 库中的 iloc 方法来访问 DataFrame 中的数据。该语句的含义是,如果 DataFrame app_desire 中第 m 行、第 n 列的值为 True,并且第 n 列的列名不在 dup_col 列表中,那么条件成立。可以根据条件成立与否执行相应的代码逻辑。
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len_feature=app_desire.shape[0] dup_col=[] for m in range(len_feature): for n in range(m+1,len_feature): if app_desire.iloc[m,n]&(app_desire.columns[n] not in dup_col): dup_col.append(app_desire.columns[n]) print('需要删除的列为:',dup_col) all_info.drop(dup_col,axis=1,inplace=True) print('删除多余列后all的特征数目为:',all_info.shape[1]) 每行代码注释
```
# 计算特征数目
len_feature = app_desire.shape[0]
# 初始化重复列列表
dup_col = []
# 遍历所有特征
for m in range(len_feature):
for n in range(m+1, len_feature):
# 如果存在重复值并且该列未被记录,则将该列加入重复列列表
if app_desire.iloc[m, n] and (app_desire.columns[n] not in dup_col):
dup_col.append(app_desire.columns[n])
# 打印需要删除的列
print('需要删除的列为:', dup_col)
# 删除多余列
all_info.drop(dup_col, axis=1, inplace=True)
# 打印处理后的特征数目
print('删除多余列后all的特征数目为:', all_info.shape[1])
```
这段代码的作用是,对于一个数据集 `app_desire`,检查其中是否存在重复的特征,如果存在,则将其删除。具体实现是,通过两层循环遍历所有特征,对于任意两个特征,如果存在重复值(即两个特征的值均为真),则将后一个特征加入重复列列表。最后,使用 `drop` 函数删除所有重复列,并打印处理后的特征数目。
for j in range(len(one_sample.iloc[i])): if one_m.iloc[i - 1][j] == 1: one_deltaPre.iloc[i][j] = 1.0 elif one_m.iloc[i - 1][j] == 0: one_deltaPre.iloc[i][j] = one_deltaPre.iloc[i - 1][j] + 1.0 if one_m.iloc[i][j] == 1: one_lastvalues.iloc[i][j] = one_sample.iloc[i][j] elif one_m.iloc[i][j] == 0:
这段代码主要是用来处理缺失值的情况,其中one_sample表示一个样本,one_m表示缺失值的mask,one_lastvalues表示填充后的样本,one_deltaPre表示填充前的差值。具体来说,对于每一列的缺失值,如果前一个值存在,则用前一个值替代缺失值;如果前一个值也是缺失值,则用one_deltaPre来记录此时相对于第一个非缺失值的差值;如果当前值不是缺失值,则将其直接赋给one_lastvalues,表示填充后的样本。