attacks=training_set.attack_cat.unique().remove_categories(["worms"]).dropna()
时间: 2024-03-12 12:48:53 浏览: 11
这段代码也会引起 AttributeError 错误。`.unique()` 函数返回的仍然是一个 pandas.Series 对象,而该对象没有 `.remove_categories()` 方法。如果你想要删除多个类别,可以使用 `.cat.set_categories()` 函数来重新设置分类变量的类别,并将不需要的类别设置为 NaN 值,如下所示:
```
attacks = training_set.attack_cat.cat.set_categories(["category1", "category2", ...]).dropna().unique()
```
其中,`["category1", "category2", ...]` 表示需要保留的类别列表,其余的类别将被设置为 NaN 值并被删除。注意,这里使用了 `.dropna()` 函数来删除空值,避免在分类变量中出现 NaN 值。
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attacks=training_set.attack_cat.unique().remove_categories("worms").dropna()
这段代码可能会引起 AttributeError 错误。`.unique()` 函数返回的是一个 pandas.Series 对象,而该对象没有 `.remove_categories()` 方法。如果你想要删除分类变量中的 "worms" 类别,可以使用 `.cat.remove_categories()` 函数,如下所示:
```
attacks = training_set.attack_cat.cat.remove_categories("worms").dropna().unique()
```
这将返回一个不包含 "worms" 的分类变量。注意,这里使用了 `.dropna()` 函数来删除空值,避免在分类变量中出现 NaN 值。
grouped = training_set.groupby(training_set.attack_cat) dfs={cat:grouped.get_group(cat) for cat in attacks[1:]} dfs[attacks[0]]=grouped.get_group(attacks[0])
这段代码是用来将一个DataFrame按照其中某一列的值进行分组,然后将每一组单独提取出来,存储在一个字典中。其中,`training_set`是被分组的DataFrame,`training_set.attack_cat`表示按照`attack_cat`这一列进行分组,`grouped`是分组后的结果,`dfs`是存储分组后的数据的字典。`attacks`是一个列表,其中第一个元素是分组的列名,后面的元素是该列中的不同取值(也就是需要分成几组)。该代码的作用是将`training_set`中的数据按照攻击类型(`attack_cat`)分成不同的组,并将每一组存储在`dfs`字典中。