我在Python中使用PCA来降低数据的维度。当前数据有768行和10列。

我使用以下代码来实现PCA：

import numpy as npfrom sklearn import decompositiondemo_df = pd.read_csv('data.csv')pca = decomposition.PCA(n_components=4)comps = pca.fit(demo_df).transform(demo_df)np.savetxt('data_reduced.csv', comps, delimiter=',')

根据我的理解，结果文件应该包含768行和4列（因为n_components=4）。

但结果数据的行数是n-1，即767行。

为什么数据中少了一行？

回答：

是的，你的理解是正确的。但在将demo_df传递给PCA之前，请检查一下它的形状。它应该是767的长度。PCA不会从你的数据中删除任何样本。

差异来源于read_csv()的使用。请查看pandas.read_csv()的文档。它有一个参数header，其描述如下：

header : int或int列表，默认值为’infer’

用作列名的行号，以及数据的开始位置。如果未传递名称，默认行为如同设置为0，否则为None。显式传递header=0可以替换现有名称。header可以是一个整数列表，用于指定列上的多索引的行位置，例如[0,1,3]。未指定的中间行将被跳过（例如，在此示例中2被跳过）。请注意，如果skip_blank_lines=True，此参数将忽略注释行和空行，因此header=0表示数据的第一行而不是文件的第一行。

它默认使用文件的第一行作为列标题，如果未通过另一个参数names明确提供这些标题的话。

所以，如果你不想使用文件的第一行作为列标题，你应该在read_csv()中传递header = None，如下所示：

demo_df = pd.read_csv('data.csv', header = None)