在Python中构造A for循环以输出分类器预测

Question

我有一个现有的.py文件，该文件打印了分类器。预测SVC模型。我想遍历X功能集中的每一行以返回预测。

我当前正在尝试定义迭代的元素，以允许定义测试统计功能集x。

测试统计功能集X用代码写为： x_1 = xspace.iloc [testval-1：testval，0：5]

testVal是上线中的for循环中使用的元素名称：

 for testval in X.T.iterrows():
 print(testval)

我在返回x的基本索引值集(x是pandas dataframe(

我没有成功测试以下内容。

 for index in X.T.iterrows():
 print(index)
 for index in X.T.iteritems():
 print(index)

我正在寻找一组索引值，如果可能的话，基本1，例如1,2,3,4,5,6,7,8,9,10 ... n

看似简单的东西...我没有通过Stackoverflow或Google找到现有的问题。

另外，我用作X的基础的单个数据框，并通过该行进行了完善：

 df1.set_index('Date', inplace = True)

因为日期被用作单个数据范围串联的基础，如上所述，循环是返回日期值，而不是因此，我希望以下位置值：

 X_1 = xspace.iloc[testval-1:testval, 0:5]

其中注明了位置

如果您想查看更多

，请询问其他代码

我迄今为止所做的循环返回日期值，我想返回行的位置的索引值以适应该行：

 X_1 = xspace.iloc[testval-1:testval, 0:5]

Answer 1

下面的循环结构似乎适用于我的应用程序。

 i = 1
 j = list(range(1, len(X),1)
 for i in j: