如何解决df.values [：，1：]是什么？
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
X = df.values[:,1:]
X = np.nan_to_num(X)
Clus_dataSet = StandardScaler().fit_transform(X)
Clus_dataSet
有人知道这种上下文的含义吗？
解决方法
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df是一个包含几列的DataFrame，目标值显然在第一列。 -
df.values返回一个numpy数组，其中包含DataFrame的基础数据，没有任何索引或列名。 -
[:,1:]是该数组的一部分，它返回所有行以及从第二列开始的每一列。 （第一列为索引0）
正如Richie在X = df.values[:,1:]中所说，您基本上使X等于数据框，但它跳过了第一列。
X = np.nan_to_num(X)将所有NaN值替换为数值。
Clus_dataSet = StandardScaler().fit_transform(X)标准化数据
Clus_dataSet返回数据集。
请小心，因为稍后使用X变量绘制数据时，必须从第二列索引数据。 X[0] = df[1]
例如：plt.scatter(X[:,0],X[:,3],s=area,c=labels.astype(np.float),alpha=0.5)
X[:,0]包含新变量的第一列，该列以前是df[:,1]（如果有道理）。 Kinda很难解释。
df.values 是给我们数据帧值作为 numpy数组对象。 df.values [:,1：] 是一种通过索引访问所需值的方法，它表示数据帧中除第0个索引列以外的所有行和所有列。
,此处的 Df 指的是您正在分析的数据框。
在代码的第二行 df.Values 仅用于返回值而不是数据框的索引。括号内的参数意味着您正在加载数据框的所有行并忽略索引位置 1 处的列（我假设这可能是因变量）。
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