Python 如何将X定义为列值？

我正在执行PCA分析，得到的组件数量等于样本数量，而不是特征数量。（数据没有标签）

数据在excel中以行：特征、列：样本的形式给出

我转换了数据，然后将X定义为列（特征）

当执行PCA时，我知道PC的#等于功能的数量，但我不明白这一点

Python非常新，请原谅我对这些基础知识的无知

df = pd.read_excel(excel_file)

# STEP 1

# Transposing the data
data = df.T
print('\nData Shape (row, columns):', data.shape)

# STEP 2
# Data preprocessing

# Separating out the features
X = data.iloc[:, 0:4001]
print('\nX shape:', X.shape)
print('X size:', X.size)

# Standardizing the features
X_scaled = StandardScaler().fit_transform(X)

# Dimension reduction
pca = PCA()
X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)
print('\nNumber of principal components:', pca.n_components_)

输出：

数据形状（行、列）：（1204001）

X形：（1204001） X尺寸：480120

主要成分数量：120

---

谢谢你的帮助

因此，我的代码没有问题。这背后的逻辑是，主成分的数量不能超过样本的数量。您无法将120个样本投影到超过120维的超平面。

因此，我的代码没有问题。这背后的逻辑是，主成分的数量不能超过样本的数量。不能将120个采样投影到超过120个维度的超平面