python - 熊猫数据框条件选择

Question

我有一个 Dataframe，我试图在上面应用一些 ml 算法。我使用熊猫来处理它，但我有几个问题：

1. 正如您在第三个单元格中看到的，我已将 Y 拆分为 Ytr 和 Yts。在此之后，数据框会丢失其列名。我试图再次命名该列，但它不起作用。

2. 在第 4 个单元格中，我尝试使用条件语句创建 Y 的子集，其中 Y 值为 1（它被命名为 ytr1）。但它返回一个空数据框。

对整个代码的任何建议都将不胜感激，因为我对 Pandas 并没有真正的经验

注意：如果你没有使用过 jupyter notebook，#%% 只是意味着一个新的单元格。

#%%

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\classes 之外的所有列，为 0 或 1 Y：作为标签加载的 csv 文件的最后一列 Xtr：我计划用于训练的 X 的分数 Xts：我计划用于的 X 的分数测试

标签： pythonpandasdataframedataset