Question

我有一个数据框，我试图在上面应用一些ml算法。我用熊猫来处理它，但是我有几个问题：

我将Y分为Ytr和Yts。此后，数据框将丢失其列名。我试图再次命名该列，但它不起作用。
在第4个单元格中，Im试图使用条件语句来创建Y的子集，其中Y值为1（称为ytr1）。但它返回一个空的数据框。

对整个代码的任何建议将不胜感激，因为我对熊猫没有真正的经验

注意：如果您尚未使用jupyter笔记本，＃%%只是表示一个新单元格。

#%%

from pandas import DataFrame as df
import random 
import numpy as np
import pandas as pd
import re 

#%%

# Preparing the DataFrame
labels = pd.read_csv(r'A:\Data Sets\Pima Indian Diabetes\labels.csv', header=None)
ll = labels.loc[:, 0].tolist()

data = pd.read_csv(r'A:\Data Sets\Pima Indian Diabetes\pima-indians-diabetes2.csv', names=ll)
i = data.columns.values.tolist()  # i is the labels of the csv file
i[-1]

#%%

# Spliting the Dataset
X = data.drop(i[-1], axis=1)
Y = data.iloc[:, 8]
Y = Y.to_frame()
Y = pd.DataFrame(Y.values.reshape(-1, 1), columns=i[-1])

tr_idx = data.sample(frac=0.7).index

Xtr = df(X[X.index.isin(tr_idx)])
Xts = df(X[~X.index.isin(tr_idx)])

Ytr = df(Y[X.index.isin(tr_idx)], columns='result')
Yts = df(Y[~X.index.isin(tr_idx)], columns=i[-1])

#%%

# splitting the Classes
ytr1 = Ytr.drop(Ytr[Ytr.iloc[0]!=1].index)

X：除Labels \ classs之外的所有列（0或1） Y：加载为标签的csv文件的最后一列 Xtr：Im计划用于训练的X的分数 Xts：Im计划用于测试的X的比例

熊猫数据框条件选择

0 个答案: