解释一下这段python代码:feat for feat in df.columns.values if feat not in no_features
时间: 2023-06-14 16:05:14 浏览: 45
这段代码使用了列表推导式,它的作用是从数据框df中选出那些不在no_features列表中的特征,并将它们作为一个新的列表feat返回。
具体来说,代码中的df.columns.values返回数据框df的所有列名,然后使用for循环遍历这些列名,将不在no_features列表中的列名选出来,并放入一个新的列表feat中。最终,代码返回列表feat。
其中,if关键字后面的条件语句if feat not in no_features是一个筛选条件,用于判断当前的列名feat是否在no_features列表中。如果不在,就将该列名加入到feat列表中;否则,跳过该列名,继续遍历下一个列名。
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解释一下这段python代码:no_features=['Bankrupt?'] features=[feat for feat in df.columns.values if feat not in no_features] print("diminsion:",len(features))
这段 Python 代码主要是用于从数据框中获取特征名称并统计特征维度。具体解释如下:
- `no_features=['Bankrupt?']`:创建一个名为 `no_features` 的列表,其中包含一个字符串 `'Bankrupt?'`,这个字符串表示我们不需要的特征。
- `features=[feat for feat in df.columns.values if feat not in no_features]`:创建一个名为 `features` 的列表,其中包含数据框 `df` 中所有不在 `no_features` 列表中的特征名称。这里使用了列表推导式(list comprehension),`for` 循环遍历数据框的列名,如果列名不在 `no_features` 中,则添加到 `features` 列表中。
- `print("diminsion:",len(features))`:输出特征维度的长度,即特征数量。这里使用了 `len()` 函数统计列表的长度,输出格式为 `"diminsion: 数量"`。
综上所述,这段代码的作用是从数据框中获取特征名称,并统计特征数量。
for col in df.columns:代码解释
这段代码是用来遍历一个 pandas DataFrame 中的每一列的。其中,df是一个 pandas DataFrame 对象。它有一个属性叫做columns,它返回一个包含所有列名的列表。for 循环遍历这个列表中的每一个列名,将列名赋值给变量 col,然后执行循环体中的代码。循环体中的代码可以对这个 DataFrame 中的每一列进行操作,比如取出某一列的值,进行计算等等。