在機器學習中，有時會需要將資料集的某個特徵或多個特徵提取出來，以便進行訓練或對比，下面記錄一種拆分csv檔案中列（一般為特徵）的方法。
'''
以下**實現功能包括：
1.將'train.csv'檔案中的'id'、'saleprice'特徵提取到'train_price.csv'
2.將'train.csv'檔案中除'saleprice'的特徵（包括'id'特徵）提取到'train_no_price.csv'
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此**用到的'train.csv'為某地區房屋基本資訊及銷售資訊等，為方便學習，此檔案全部內容已分享在文章末尾
'''import pandas as pd
train = pd.read_csv(
'train.csv'
)#讀取訓練集
train.iloc[:,
:].to_csv(
'train_price.csv'
, mode =
'w',
index_label =
'id'
, index =
none
#不新增新索引，若此處不設為none，會自動生成一列從0開始的索引
)#將'train.csv'複製到'train_price.csv'
train_price = pd.read_csv(
'train_price.csv'
)train_price.drop(train_price.iloc[:,
1:-1
],axis =1,
inplace=
true
#對原始物件進行修改
)#刪除特徵'id'及'saleprice'以外的所有特徵
train_price.iloc[:,
:].to_csv(
'train_price.csv'
, mode =
'w',
index_label =
'id'
, header =
true
, index =
none
)#以只包含'id'及'saleprice'特徵的csv檔案覆蓋原檔案
train.iloc[:,
0:-1
].to_csv(
'train_no_price.csv'
, mode =
'w',
index_label =
'id'
, header =
true
, index =
none
)#將'train.csv'檔案中除'saleprice'的特徵（包括'id'特徵）提取
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