df = pd.DataFrame(data=results, columns=['patient_id'] + classes) n = len(df) folds = np.zeros(n, dtype=np.int8)代码解读

这是一段 Python 代码，主要是用于数据处理中的分层采样（stratified sampling）功能，将数据集按照类别分为若干个子集，保证每个子集中各类别样本的比例与整体数据集中各类别样本比例相同。具体操作是，首先将数据集中的每个样本（其中每个样本有一个名为 'patient_id' 的属性）和它所属的类别（即 'classes' 属性）存储在一个 Pandas DataFrame 对象中，接着获取 DataFrame 的长度 n，定义一个长度为 n 的全零数组 folds，并将其作为每个样本所属的子集编号，初始值都为 0。接着，通过 numpy 库中的函数实现了分层采样的功能，将数据集分成若干份。

相关问题

df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)

这段Python代码是在Pandas库中创建DataFrame的操作，data是一个包含特征数据的对象，比如可能是NumPy数组或者字典列表。`data.data`获取的是存储在data中的实际数值部分，`columns=data.feature_names`则是设置DataFrame的列名，`feature_names`是与数据相对应的一组特征名称。

所以，这行代码的大致意思是：它将"data"对象的数据部分转换成DataFrame，并把对应的特征名称作为列标题。

举个例子，如果data是一个包含样本数据和特征名字的字典列表：

data = {
    'feature1': [1, 2, 3],
    'feature2': ['a', 'b', 'c'],
    'feature3': [True, False, True]
}

那么df = pd.DataFrame(data.data, columns=data.feature_names)会创建一个DataFrame，其中：

- 行是原始数据的样本
- 列是'feature1'、'feature2'和'feature3'

df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names)翻译

这段代码的功能是将数据集data中的数据以及数据集中的特征名称分别存储到一个名为df的DataFrame对象中。其中，data.data表示数据集中的数据，data.feature_names表示数据集中的特征名称。通过指定columns参数为data.feature_names，可以将特征名称作为DataFrame对象中的列名。因此，代码的含义是将数据集中的数据和特征名称按照列的方式存储到DataFrame对象df中。