csv_data = pd.read_csv(path, header=None) dataset = csv_data.loc[:, 0:96] labels = csv_data.loc[:, 95]

时间: 2024-01-17 17:03:29 浏览: 140
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。
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if __name__ == '__main__': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据,其他不做大修改

要将代码修改为使用MNIST数据集而不是txt文件,你需要进行以下修改: 1. 导入所需的库和模块: ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.datasets import fetch_openml ``` 2. 加载MNIST数据集: ```python mnist = fetch_openml('mnist_784', version=1, cache=True) ``` 3. 将图像矩阵和标签分别存储为numpy数组: ```python X = mnist.data y = mnist.target ``` 4. 创建一个包含所有数据的Pandas数据框: ```python df = pd.DataFrame(X) df['label'] = y ``` 5. 将数据框保存为CSV文件: ```python df.to_csv(args.save, index=False) ``` 注意,这里我们使用了`args.save`作为保存文件名,这是根据你之前的代码中的`--save`命令行参数来决定的。 除了以上修改,你还需要删除以下代码块,因为MNIST数据集已经包含了图像数据和标签,不需要再读取其他文件: ```python # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) ``` 这些修改后的代码将直接将MNIST数据集转换为CSV文件,并保存到指定的路径中。

class myDataset(Dataset): def _init_(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def _ien_(self): return len(self.csv_data) def _getitem_(self, idx): data = (self.csv_data[idx], self.txt_data[idx]) return data

您的第一个问题是关于代码中的错误。 在您提供的代码中,有一些拼写错误。`_init_` 应该是 `__init__`,`_ien_` 应该是 `__len__`,`_getitem_` 应该是 `__getitem__`。修正后的代码如下: ```python import pandas as pd from torch.utils.data import Dataset class myDataset(Dataset): def __init__(self, csv_file, txt_file, root_dir, other_file): self.csv_data = pd.read_csv(csv_file) with open(txt_file, 'r') as f: data_list = f.readlines() self.txt_data = data_list self.root_dir = root_dir def __len__(self): return len(self.csv_data) def __getitem__(self, idx): data = (self.csv_data.iloc[idx], self.txt_data[idx]) return data ``` 请注意,我假设您使用了 PyTorch 的 `Dataset` 类来实现您自己的数据集类。如果您使用其他深度学习框架或库,可能需要相应地调整代码。
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介绍一下以下代码的逻辑 # data file path train_raw_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_user.csv' train_file_path = './data/preprocessed_train_user.csv' item_file_path='./data/tianchi_fresh_comp_train_item.csv' #offline_train_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_train.csv' #offline_test_file_path = './data/ccf_data_revised/ccf_offline_stage1_test_revised.csv' # split data path #active_user_offline_data_path = './data/data_split/active_user_offline_record.csv' #active_user_online_data_path = './data/data_split/active_user_online_record.csv' #offline_user_data_path = './data/data_split/offline_user_record.csv' #online_user_data_path = './data/data_split/online_user_record.csv' train_path = './data/data_split/train_data/' train_feature_data_path = train_path + 'features/' train_raw_data_path = train_path + 'raw_data.csv' #train_cleanedraw_data_path=train_path+'cleanedraw_data.csv' train_subraw_data_path=train_path+'subraw_data.csv' train_dataset_path = train_path + 'dataset.csv' train_subdataset_path=train_path+'subdataset.csv' train_raw_online_data_path = train_path + 'raw_online_data.csv' validate_path = './data/data_split/validate_data/' validate_feature_data_path = validate_path + 'features/' validate_raw_data_path = validate_path + 'raw_data.csv' #validate_cleaneraw_data_path=validate_path+'cleanedraw_data.csv' validate_dataset_path = validate_path + 'dataset.csv' validate_raw_online_data_path = validate_path + 'raw_online_data.csv' predict_path = './data/data_split/predict_data/' predict_feature_data_path = predict_path + 'features/' predict_raw_data_path = predict_path + 'raw_data.csv' predict_dataset_path = predict_path + 'dataset.csv' predict_raw_online_data_path = predict_path + 'raw_online_data.csv' # model path model_path = './data/model/model' model_file = '/model' model_dump_file = '/model_dump.txt' model_fmap_file = '/model.fmap' model_feature_importance_file = '/feature_importance.png' model_feature_importance_csv = '/feature_importance.csv' model_train_log = '/train.log' model_params = '/param.json' val_diff_file = '/val_diff.csv' # submission path submission_path = './data/submission/submission' submission_hist_file = '/hist.png' submission_file = '/tianchi_mobile_recommendation_predict.csv' # raw field name user_label = 'user_id' item_label = 'item_id' action_label = 'behavior_type' user_geohash_label='user_geohash' category_label='item_category' action_time_label='time' probability_consumed_label = 'Probability' # global values consume_time_limit = 15 train_feature_start_time = '20141119' train_feature_end_time = '20141217' train_dataset_time = '20141218' #train_dataset_end_time = '20141218' validate_feature_start_time = '20141118' validate_feature_end_time = '20141216' validate_dataset_time = '20141217' #validate_dataset_end_time = '20160514' predict_feature_start_time = '20141120' predict_feature_end_time = '20141218' predict_dataset_time = '20141219' #predict_dataset_end_time = '20160731'

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