python - Panda 的双括号索引 [[]]-6ren

python - Panda 的双括号索引 [[]]

转载作者：太空宇宙更新时间：2023-11-04 07:53:52

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我一直在学习谷歌的机器学习速成类(class)，他们有一个部分有一个练习教你如何使用 pandas 和 tensorflow。一开始他们抓取数据框，紧接着他们抓取“total_rooms”和“median_house_value”的系列。他们使用双括号获取“total_rooms”系列，使用一组括号获取“median_house_value”系列。我通读了 panda 的文档，似乎您需要使用双括号索引到一个系列的唯一原因是一次索引 2 列，即数据 california_housing_dataframe[["median_house_value", "total_rooms"]]。为什么他们使用双括号仅索引数据框中的一列，而稍后使用单括号来做看似相同的事情，这是有原因的吗？

这是我正在谈论的代码。

california_housing_dataframe = pd.read_csv("https://dl.google.com/mlcc/mledu-datasets/california_housing_train.csv", sep=",")
# Define the input feature: total_rooms.
my_feature = california_housing_dataframe[["total_rooms"]]
# Configure a numeric feature column for total_rooms.
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("total_rooms")]

targets = california_housing_dataframe["median_house_value"]

如果您需要更多上下文，这里有更多代码:

california_housing_dataframe = pd.read_csv("https://dl.google.com/mlcc/mledu-datasets/california_housing_train.csv", sep=",")

# Define the input feature: total_rooms.
my_feature = california_housing_dataframe[["total_rooms"]]
# Configure a numeric feature column for total_rooms.
feature_columns = [tf.feature_column.numeric_column("total_rooms")]

targets = california_housing_dataframe["median_house_value"]

def my_input_fn(features, targets, batch_size=1, shuffle=True, num_epochs=None):
    """Trains a linear regression model of one feature.

    Args:
      features: pandas DataFrame of features
      targets: pandas DataFrame of targets
      batch_size: Size of batches to be passed to the model
      shuffle: True or False. Whether to shuffle the data.
      num_epochs: Number of epochs for which data should be repeated. None = repeat indefinitely
    Returns:
      Tuple of (features, labels) for next data batch
    """

    # Convert pandas data into a dict of np arrays.
    features = {key:np.array(value) for key,value in dict(features).items()}                                           

    # Construct a dataset, and configure batching/repeating.
    ds = Dataset.from_tensor_slices((features,targets)) # warning: 2GB limit
    ds = ds.batch(batch_size).repeat(num_epochs)

    # Shuffle the data, if specified.
    if shuffle:
      ds = ds.shuffle(buffer_size=10000)

    # Return the next batch of data.
    features, labels = ds.make_one_shot_iterator().get_next()
    return features, labels

prediction_input_fn =lambda: my_input_fn(my_feature, targets, num_epochs=1, shuffle=False)

# Call predict() on the linear_regressor to make predictions.
predictions = linear_regressor.predict(input_fn=prediction_input_fn)

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