da = da.loc[:, ~da.columns.duplicated()] 解释这段代码
时间: 2024-05-26 22:17:59 浏览: 13
这段代码的作用是删除数据框(DataFrame)中的重复列。具体来说,它使用`duplicated()`函数找到所有重复的列名,并使用`~`运算符取反,得到一个布尔类型的列表,表示哪些列名不重复。然后,使用`loc[]`函数和布尔索引,选取所有不重复的列,最终将结果赋值给原始数据框,实现删除重复列的操作。
相关问题
df1 = df1.loc[:, selList]
`df1 = df1.loc[:, selList]`是一种使用`loc`方法按照列名进行筛选的操作。它会返回一个新的DataFrame,其中只包含`df1`中`selList`列表中指定的列。
以下是一个示例:
```python
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, , 9]})
selList = ['A', 'C']
df1 = df1.loc[:, selList]
print(df1)
```
输出:
```
A C
0 1 7
1 2 8
2 3 9
```
import pandas as pd from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit df = pd.read_csv('horse_race_data.csv') gss = GroupShuffleSplit(test_size=.40, n_splits=1, \ random_state=7).split(df, groups=df['id']) # 生成训练集和验证集的索引 X_train_inds, X_test_inds = next(gss) train_data= df.iloc[X_train_inds] X_train = train_data.loc[:, ~train_data.columns.isin(['id','rank'])] y_train = train_data.loc[:, train_data.columns.isin(['rank'])] test_data= df.iloc[X_test_inds] X_test = test_data.loc[:, ~test_data.columns.isin(['rank'])] y_test = test_data.loc[:, test_data.columns.isin(['rank'])]
这段代码是使用pandas和sklearn库来处理horse_race_data.csv文件中的数据,并将其划分为训练集和验证集。首先,使用pandas读取csv文件并存储为DataFrame对象df。然后,使用GroupShuffleSplit函数将数据集按照指定的组进行划分,其中test_size参数设置为0.40,表示将40%的数据划分为验证集,n_splits参数设置为1,表示只进行一次划分,random_state参数设置为7,用于生成随机数种子以确保可重复性。接下来,通过调用next函数获取生成的划分索引,将索引分别应用于训练集和验证集,并将特征和标签分开存储。最后,将训练集和验证集的特征和标签分别存储在X_train、y_train、X_test和y_test变量中。