df_test = df_test_[df_train.columns]这一行代码含义
时间: 2023-10-23 08:43:50 浏览: 60
这行代码的含义是将数据框 df_test_ 中与数据框 df_train 中相同的列筛选出来并赋值给数据框 df_test。换句话说,它会保留 df_test_ 中与 df_train 中相同的列,并且会按照 df_train 中列的顺序对 df_test 进行排序。这通常用于在测试集上进行预测时,确保测试集与训练集的特征列相同,以便于模型的正确预测。
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# SimpleImputer deal with missing value use mean imp = SimpleImputer(missing_values=np.nan, strategy='mean') df_train_col = df_train.columns df_test_col = df_test.columns df_train = imp.fit_transform(df_train) df_test = imp.fit_transform(df_test) df_train = pd.DataFrame(df_train, columns = df_train_col) df_test = pd.DataFrame(df_test, columns = df_test_col)
这段代码使用了Scikit-learn库中的SimpleImputer类来处理缺失值。首先,创建了一个SimpleImputer对象,指定了缺失值的标识为np.nan,替换策略为均值(strategy='mean')。接着,记录了数据集中的列名,以便后续恢复DataFrame格式。然后,对训练集和测试集分别进行均值填充处理,并将结果转换回DataFrame格式,并使用之前记录的列名进行列索引的恢复。这样,就可以在处理缺失值的同时保留数据集的完整性。
在正确的前提下,用其他形式表达这段代码:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
使用Python代码块的格式:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0)
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1)
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1)
df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all')
columns = df_table_all.columns
imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values))
df_table_all.columns = columns
df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
```
这段代码导入了必要的库,读取了一个csv文件并对其进行了预处理,最后将处理后的结果保存到了另一个csv文件中。