如何在不使用Pandas的情况下从Sklearn Wine数据集中删除target=0的行

直接用NumPy的布尔索引就能完成需求，不用依赖Pandas。步骤如下：

1. 生成过滤掩码：创建一个布尔数组，标记出y中值不为0的样本位置
2. 用掩码过滤特征集X和标签集y，保留目标样本

完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_wine
import numpy as np

# 加载数据集，取第11、12列特征和标签
wine = load_wine()
X, y = wine.data[:, 11:13], wine.target

# 生成掩码：筛选出标签不为0的样本
mask = y != 0
# 应用掩码过滤数据
X_filtered = X[mask]
y_filtered = y[mask]

# 验证结果：查看过滤后的标签类别（应该只有1和2）
print(np.unique(y_filtered))

代码说明 #

• mask = y != 0：生成一个和y长度相同的布尔数组，对应位置为True表示该样本标签不是0
• X[mask]/y[mask]：利用NumPy的布尔索引功能，只保留掩码为True的行，直接剔除标签为0的样本
• 过滤后y_filtered只会包含1和2两类标签，实现三类转两类的需求

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mary