迭代数据帧答案

【问题标题】：Iterate over dataframes迭代数据帧
【发布时间】：2018-03-12 06:39:11
【问题描述】：

我有多个训练和测试数据框。

示例：train1,train2,train3 到 train10。测试也一样。

我想遍历这些数据帧，例如：（PS：代码错误，但给你一个想法）：我不想将它们连接成一个。

for i in range(1,10):
    y%i = train%i['Labels']
    X%i = train%i.drop('Labels',axis=1)
    clf.fit(X%i,y%i)
    output%i = clf.predict(test%i)

可以吗？

【问题讨论】：

您需要返回什么？只输出？或所有 x ， y 和输出

标签： python pandas numpy dataframe machine-learning

【解决方案1】：

试试这个...另外，我认为你不需要像 X,Y 这样恢复中间变量

variables = locals()
for i in list(range(1,11)):
    variables["y{0}".format(i)]= variables["train{0}".format(i)]['Labels']
    variables["x{0}".format(i)]= variables["train{0}".format(i)].drop('Labels',1)
    clf.fit(variables["x{0}".format(i)], variables["y{0}".format(i)])
    variables["output{0}".format(i)]= clf.predict(variables["x{0}".format(i)], variables["y{0}".format(i)])

我会做什么

variables = locals()
for i in list(range(1,11)):
    y= variables["train{0}".format(i)]['Labels']
    x= variables["train{0}".format(i)].drop('Labels',1)
    clf.fit(x,y)
    variables["output{0}".format(i)]= clf.predict(x,y)

【讨论】：

这就是我要找的东西，我有错误，我做了编辑，最后是 clf.predict(test%i)，我用 clf.predict(变量[test{0}.format(i)]) ?
@hdatas 是的~:)~