使用 numpy 将最后一列与实际数据集分开答案

【问题标题】：Separate last column from the actual dataset using numpy使用 numpy 将最后一列与实际数据集分开
【发布时间】：2017-11-28 23:26:59
【问题描述】：

我有一个csv 格式的数据集（没有标题），我想将它分成两部分：（1）没有最后一列的实际数据集，（2）最后一列（类标签）。我的数据集有 100K 行和 65 个特征（最后一列，第 65 列是我要分离的类标签）。我写了以下内容：

dataset_path = 'dataset.csv'

dataset = np.genfromtxt(dataset_path, delimiter=',')
class_label = dataset[:-1]
dataset.drop(class_label, axis=1, inplace=True)

print dataset.shape
print class_label

这实际上是错误的。我无法实现我想要的。任何帮助表示赞赏。

【问题讨论】：

怎么了？你收到错误信息吗？显示出来。

标签： python python-2.7 numpy

【解决方案1】：

假设您的数据集没有标题

class_label = dataset[:, -1] # for last column
dataset = dataset[:, :-1] # for all but last column

【讨论】：

【解决方案2】：

如果您对使用 numpy 数组感兴趣，可以将 csv 文件中的数据读入 numpy 数组：

 from numpy import genfromtxt
 my_data = genfromtxt('E:\Book1.csv', delimiter=',', dtype = 'str',  skip_header=1, unpack=True)

my_data 中的每个项目将是 csv 文件中每一列的列表。现在您可以通过以下方式删除最后一列：

 my_data_without_last_column = my_data[:-1].copy()

【讨论】：