Very simply put,
对于同一个训练数据框
df
，当我使用
替换代码1】时，它会选择到数据框的倒数第二列，而不是最后一列（这是我想要的，但这是我以前从未见过的奇怪行为），我知道这是因为倒数第二列的值和该行的最后一列的值不同。
然而，使用 替换代码2】可以得到最后一列数值的行向量，这正是我想要的。
为什么X的负1给我的是倒数第二列的值？
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Python pandas。为什么df.iloc[:, :-1].values对我的训练数据只选择到最后第二列？
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直到最后一列，但不包括最后一列，因为Python范围/切片不包括终点...... 我不明白你在期待什么......
比如，
data = [1,2,3,4,5]
，那么直到最后一个元素
data[:-1] -> [1,2,3,4]
的片断将删除最后一个元素，因为终点是最后一个元素，而片断从不包括终点。这正是我们所期望的行为。
ayhan
：
df.iloc[:, 2]
选择第二列，但
df.iloc[:, :2]
或明确的
df.iloc[:, 0:2]
选择直到（不包括）第二列的列。这和Python的分片是一样的。当你使用一个负的索引时，没有任何变化。如果你说
df.iloc[:, -1]
，它意味着最后一列，但是
df.iloc[:, :-1]
意味着直到最后一列。
kwotsin
：
哦，是的，我明白了......我把-1误解为总是选择最后一列。
@leeks50996
-1
indice
does
总是意味着 "最后一个元素"，但在切片中，端点被排除在外。 例如，这与正指数的行为相同。
data = "abcde"
的索引
2
指的是
"c"
，而
data[:2]
将是所有到
c
的内容，但不包括
data[:2] -> "ab"
。
kwotsin
发布于
2016-05-30
4
个回答
jezrael
发布于
2022-05-01
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我认为你在
df
中只有两列，因为如果有更多的列。
iloc
选择所有列，没有最后一个。
df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3],
'B':[4,5,6],
'C':[7,8,9],
'D':[1,3,5],
'E':[5,3,6],
'F':[7,4,3]})
print (df)
A B C D E F
0 1 4 7 1 5 7
1 2 5 8 3 3 4
2 3 6 9 5 6 3
print(df.iloc[:, :-1])
A B C D E
0 1 4 7 1 5
1 2 5 8 3 3
2 3 6 9 5 6
X = df.iloc[:, :-1].values
print (X)
[[1 4 7 1 5]
[2 5 8 3 3]
[3 6 9 5 6]]
print (X.shape)
(3, 5)
kwotsin
：
这很奇怪，因为我的df原本有24列，显示在df.shape中（打印在截图中）。
jezrael
：
而什么回报
print df.columns
？
kwotsin
：
它给了我一个[ 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23]的数组，因为我在读取df的时候，header = None
jezrael
：
嗯，但是截图返回
X.shape = (670294, 23)
，这意味着所有列都没有最后一个。
kwotsin
：
嗯，是的，我刚刚意识到-1并不总是意味着 "最后一列"；在切片的背景下，它实际上意味着 "直到最后一列之前"。
piRSquared
发布于
2022-05-01
0
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只是为了清晰起见
Python的列表分片语法规定，对于
a:b
，它将得到
a
和所有直到但不包括
b
的东西。 替换代码3】将获得
a
和它之后的所有内容。
:b
将获得
b
之前的所有内容，但不包括
b
。
-1
的列表索引指的是最后一个元素。
:-1
遵守与上述相同的标准，即获得最后一个元素之前的所有内容，而不是最后一个元素。 如果你想包括最后一个元素，请使用
:
。
Manoj Kumar
发布于
2022-05-01
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Bcz 上限是排他性的。它类似于对一个列表的切片。
a=[1,2,3,4]
a[:3]
将导致[1, 2, 3]。它没有取最后一个元素。
Shafin Junayed
发布于
2022-05-01
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以防你从中学到什么
# Single selections using iloc and DataFrame
# Rows:
data.iloc[0] # first row of data frame (Aleshia Tomkiewicz) - Note a Series data type output.
data.iloc[1] # second row of data frame (Evan Zigomalas)
data.iloc[-1] # last row of data frame (Mi Richan)