我有一个CSV格式的数据集，从中选取了几个列标签作为要素，并使用stack（）函数将它们堆叠在一起。接下来，我需要分割火车测试数据，并将K-NN函数应用于包含堆叠特征的新子数据集。我需要相同的代码。
我已经使用了堆叠特征的行选择loc函数并为15000点分配了值x1和y1，以进一步执行火车测试拆分，但是仍然出现错误。
from scipy.sparse import hstack
S1 = hstack((categories_one_hot, sub_categories_one_hot,text_bow1,text_bow, price_standardized))
x1 = S1.iloc[:,:-1].values[:15000]
y1 = S1.iloc[:,:5].values
AttributeError跟踪（最近一次通话） 在（）中 ----> 1 x1 = S1.iloc [：，：-1] .values [：15000] 2 y1 = S1.iloc [：，：5] .values
getattr 中的〜\ Anaconda3 \ lib \ site-packages \ scipy \ sparse \ base.py（自我，attr） 686返回self.getnnz（） 687其他： -> 688引发AttributeError（attr +“ not found”） 689 690 def transpose（自我，轴=无，复制=假）：
AttributeError：未找到iloc