cols = sum([(categorical_cols[i] + '_' + ohe.categories_[i][1:]).tolist() for i in range(len(categorical_cols))],[]) + numeric_cols
时间: 2024-05-19 15:12:08 浏览: 8
这段代码是将经过 One-Hot Encoding 处理后的分类特征列和数值特征列合并成一个列表,以便后续在模型中使用。其中 `categorical_cols` 是原始数据集中的分类特征列,`ohe` 是使用 One-Hot Encoding 对这些列进行编码后得到的结果,`numeric_cols` 则是原始数据集中的数值特征列。这段代码首先对每个分类特征列和编码后的各个取值进行拼接,得到一个包含所有编码后的列名的列表,然后再将这个列表与数值特征列合并起来。最终得到的 `cols` 列表中包含了所有特征列的名称。
相关问题
pad = (num_cols - num_low_freqs + 1) // 2
这是一个关于 Python 语言的问题,pad 是一个变量,表示填充的数量,num_cols 和 num_low_freqs 是整数变量, // 表示整除运算符,1 是常数。根据公式,pad 的值等于 (num_cols - num_low_freqs + 1) 整除 2 的结果。
total = set(new_df_cols + old_df_cols)
`total = set(new_df_cols + old_df_cols)` 是 Python 中的一个语句,它将 `new_df_cols` 和 `old_df_cols` 两个列表合并成一个新列表,并且去重后返回一个集合对象 `total`,集合中包含了所有出现在 `new_df_cols` 和 `old_df_cols` 中的元素。在 PySpark 中,这段代码用于计算一个新的列名列表,这个列表中包含了 `new_df_cols` 和 `old_df_cols` 两个 DataFrame 的所有列名,且没有重复的列名。在 SQL 中,这个操作可以使用 UNION 操作符来实现,具体的 SQL 语句可能如下所示:
```
SELECT column1, column2, ..., columnN
FROM new_df
UNION
SELECT column1, column2, ..., columnN
FROM old_df
```
其中,`column1, column2, ..., columnN` 是一个包含所有列名的列表,这个列表由 `total` 集合生成。这个查询将 `new_df` 和 `old_df` 两个表的所有列合并起来,并且去掉了重复的列。
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