Python '；（切片（无，无，无），0）和#x27；是无效的密钥

我正在编写一个代码来实现k-fold交叉验证

data = pd.read_csv('Data_assignment1.csv')
k=10

np.random.shuffle(data.values)  # Shuffle all rows
folds = np.array_split(data, k) # split the data into k folds

for i in range(k):
    x_cv = folds[i][:, 0]  # Set ith fold for testing
    y_cv = folds[i][:, 1]
    new_folds = np.row_stack(np.delete(folds, i, 0)) # Remove ith fold for training
    x_train = new_folds[:, 0]  # Set the remaining folds for training
    y_train = new_folds[:, 1]

尝试设置x_cv和y_cv的值时，出现以下错误：

TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid key      

AttributeError: 'list' object has no attribute 'iloc'  

为了解决这个问题，我尝试使用fold.iloc[I][：，0]。值等：

for i in range(k):
    x_cv = folds.iloc[i][:, 0].values  # Set ith fold for testing
    y_cv = folds.iloc[i][:, 1].values
    new_folds = np.row_stack(np.delete(folds, i, 0)) # Remove ith fold for training
    x_train = new_folds.iloc[:, 0].values  # Set the remaining folds for training
    y_train = new_folds.iloc[:, 1].values

然后我得到了一个错误：

TypeError: '(slice(None, None, None), 0)' is an invalid key      

AttributeError: 'list' object has no attribute 'iloc'  

我怎样才能避开这件事

folds=np.array\u split（data，k）

将返回数据帧的列表

类型（折叠）=列表

这就是为什么您得到了AttributeError:“list”对象没有属性“iloc”。

List

对象没有

iloc

方法

所以，您需要首先使用索引访问列表，以获取每个数据帧对象<代码>折叠[i]

type（folds[i]）==pandas.DataFrame

现在在

DataFrame

对象上使用

iloc

折叠[i]。iloc[：，0]。值