如何正确使用 iloc 索引？

Question

我有这个任务：

创建一个字典并将其命名为 cc。字典有两个键：data和target，对应的键值是NumPy数组。对于目标，键值是来自 df 的编码列满意度的值数组。对于数据，键值是一个子数组的数组，每个子数组是对df2中特征的一个样本的观察。

我不确定我的代码是否反映了任务，有人可以看看吗？

cc = {
"data": df2.iloc[:, :-1].to_numpy(),
"target": df["satisfaction_satisfied"].to_numpy(),
}

我不确定我是否正确调用了 df 和 df2，如果我的 iloc 索引对应于所要求的内容，我一无所知。

任何帮助将不胜感激:)

谢谢！

M.

Answer 1

我在 Python3 中测试了pandas。

import pandas as pd

data = [[1,2,3],
        [2,3,4],
        [3,4,5]]

#       col0 col1 col2
# row 0:  1   2    3
# row 1:  2   3    4
# row 2:  3   4    5

df = pd.DataFrame(data, index=['row0', 'row1', 'row2'],
                  columns=['col0', 'col1', 'col2'])


#iloc[rows, cols]
data = df.iloc[:, :-1].to_numpy()
# meaning: All rows and All cols except last col.
print(data)

如您所见，
iloc 的第一个参数是对哪些行进行索引的条件，并且
第二个是对哪些列进行索引的条件。

第一个参数: 表示“索引所有行。 第二个参数:-1 表示“索引除最后一列之外的所有列。 因此，iloc 会找到满足条件的元素。

您想了解 python 切片。我找到了很好的参考： https://railsware.com/blog/python-for-machine-learning-indexing-and-slicing-for-lists-tuples-strings-and-other-sequential-types/