In: data_dict = {'col1': [2, 1, 0], 'col2': ['a', 'b', 'a'], 'col3': [True, True, False]} In: data2 = pd.DataFrame.from_dict(data_dict)

Out: 这是一个关于 Python pandas 库的数据操作问题，我可以回答。这段代码的作用是将一个字典转换为一个 pandas 的 DataFrame 对象，其中字典的键作为列名，字典的值作为列的数据。

相关问题

def auto_features_make(train_data,test_data,func_dict,col_list): train_data, test_data = train_data.copy(), test_data.copy() for col_i in col_list: for col_j in col_list: for func_name, func in func_dict.items(): for data in [train_data,test_data]: func_features = func(data[col_i],data[col_j]) col_func_features = '-'.join([col_i,func_name,col_j]) data[col_func_features] = func_features return train_data,test_data

这个函数`auto_features_make`用于自动生成特征的组合。

输入参数包括`train_data`和`test_data`，分别代表训练集和测试集的数据。`func_dict`是一个字典，其中包含了不同的交叉特征操作。`col_list`是一个列表，包含了要进行特征组合的列名。

在函数内部，首先对训练集和测试集进行了拷贝，以避免对原始数据的修改。

接下来，通过嵌套的循环遍历`col_list`中的每一列，并对其进行组合。对于每一列的组合，遍历了`func_dict`中的每个函数，并利用该函数对训练集和测试集的对应列进行操作，生成新的组合特征。

生成的组合特征列名被命名为原始列名和函数名以及另一列名的组合，并将生成的特征添加到对应的数据中。

最后，函数返回更新后的训练集和测试集。

需要注意的是，这段代码只是一个示例，具体的实现方式可能会根据你的需求有所不同。如果你对这段代码还有其他疑问，或者需要进一步的帮助，请随时提问。

data_dict = defaultdict(list) for row in wb[sheet_name].iter_rows(min_row=2, min_col=3, max_col=3): if row[3].value == datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d'): data_dict[row[3].value].append([cell.value for cell in row])是什麽意思

这段代码是使用Python的collections模块中的defaultdict类来创建一个字典data_dict，并将Excel表格中指定的列数据按日期进行分组，即将具有相同日期的行数据归为一组。具体来说，wb是一个已打开的Excel工作簿对象，sheet_name是一个工作表的名称。iter_rows是一个方法，用于迭代指定工作表的所有行数据，min_row、min_col和max_col参数用于限定迭代的范围，这里只迭代第3列数据（min_col=3，max_col=3）。如果该行数据的第4列的值等于当前日期，即datetime.datetime.now().strftime('%Y/%m/%d')，则将该行数据添加到data_dict字典中对应日期的值（一个列表）中。其中，defaultdict类是一个字典的子类，它重载了一个方法并添加了一个可写的实例变量。当一个键第一次出现时，defaultdict会调用一个工厂函数（这里是list），为该键生成一个默认值，这里是一个空列表。这样，就可以避免在向字典添加新键时出现KeyError异常。最终，data_dict中存储的是按日期分组后的所有行数据。