Python 数据预处理：从原始数据集筛选训练数据

这段代码使用 Python 的 Pandas 库，从原始数据集 (raw_df) 中筛选出不包含在测试数据集 (test_df) 中的数据，并将筛选后的数据赋值给训练数据集 (train_df)。

代码解释：

• train_df = raw_df[~raw_df['Id'].isin(test_df['Id'])]

  • raw_df：原始数据集。
  • test_df：测试数据集。
  • 'Id'：数据集中的一个列名，用于标识每个数据点的唯一性。
  • isin()：判断 raw_df['Id'] 中的每个值是否包含在 test_df['Id'] 中。
  • ~：取反操作，筛选出 raw_df['Id'] 中不包含在 test_df['Id'] 中的值。
  • []：将筛选后的数据赋值给 train_df。

代码功能：

这段代码通过判断原始数据集 (raw_df) 中每个数据点的唯一标识 (Id) 是否存在于测试数据集 (test_df) 中，来筛选出不包含在测试数据集中的数据点。最终，将筛选后的数据赋值给训练数据集 (train_df)。