python - 删除 tflearn 中的列产生奇怪的输出

Question

我正在使用 tflearn 并且我正在使用以下代码加载我的 csv 文件...

data, labels = load_csv('/home/eric/Documents/Speed Dating Data.csv', target_column=0，categorical_labels=False)

这是我的 csv 文件的片段(还有更多列)...

我想删除特定列。例如，假设我删除第 1 列，然后打印第 1 至第 5 列的数据...

def preprocess(cols_del):
data, labels = load_csv('/home/eric/Documents/Speed Dating Data.csv',
                        target_column=0, categorical_labels=False)

for col_del in sorted(cols_del):
    [data.pop(col_del) for position in data]

for i in range(20):
    print(data[i][0:5])

def main(_):
    delete = [0]
    preprocess(delete)

这就是结果...

['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['9', '1', '18', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']
['10', '1', '20', '2', '11']

数据明显不同。到底是怎么回事？删除的是行而不是列吗？如何完全删除整个列而不更改任何其他列？

另外，我知道这是一个单独的问题，但如果我要在加载 csv 函数中使用 n_classes ，我会怎么做？这是我的 CSV 中的列数吗？

Answer 1

发生的情况是，[data.pop(col_del) forposition in data] 行删除了一半的行，然后显示剩下的前 20 行。 (它会删除所有行，但对 pop 的调用正在推进循环迭代器。)

如果您不想要某些列，则应在调用 load_csv 时将delete 列表传递给columns_to_ignore 参数。功能说明见load_csv 。如果您需要从内存中的数据集中删除列，我认为值得您花时间学习 Pandas 库的基础知识；它将使您的生活变得更加简单。

如果您的目标标签是分类的，您将需要 n_classes ，以便告诉 load_csv 有多少个类别。由于您有 categorical_labels=False，因此您不需要它。