df.loc[df['销量']==0,:].head()
时间: 2023-10-16 18:08:44 浏览: 55
这是 Pandas 库中的一种数据筛选方法,可以选择销量为0的行并输出前五行数据。
其中,df 是一个 Pandas 的 DataFrame 对象,loc 是 DataFrame 的一种数据筛选方法。冒号前的 df['销量']==0 表示选择 销量 列中值为 0 的行,冒号后的逗号表示要选择所有列,head() 方法表示只输出前五行数据。
相关问题
import pandas as pd import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { 'id': df.loc[i, '边的编号'], 'tail': df.loc[i, '边的尾节点'], 'head': df.loc[i, '边的头节点'], 'length': df.loc[i, '长度'], 'capacity': df.loc[i, '容量'] } edges.append(edge) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge['边的尾节点'], edge['边的头节点'], weight=edge['长度']) all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, '长度') nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels) plt.show(),报错:KeyError: '边的尾节点',请问如何解决
根据你提供的代码和报错信息,问题出在以下代码段:
```
for i in range(len(df)):
edge = {
'id': df.loc[i, '边的编号'],
'tail': df.loc[i, '边的尾节点'],
'head': df.loc[i, '边的头节点'],
'length': df.loc[i, '长度'],
'capacity': df.loc[i, '容量']
}
edges.append(edge)
```
报错提示是`KeyError: '边的尾节点'`,说明在df中不存在名为'边的尾节点'的列。进一步分析,可能是由于列名中的单引号和双引号混用导致的。你可以将代码中的单引号替换成双引号,或者直接去掉单引号,例如:
```
for i in range(len(df)):
edge = {
"id": df.loc[i, "边的编号"],
"tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
"head": df.loc[i, "边的头节点"],
"length": df.loc[i, "长度"],
"capacity": df.loc[i, "容量"]
}
edges.append(edge)
```
或者:
```
for i in range(len(df)):
edge = {
"id": df.loc[i, "边的编号"],
"tail": df.loc[i, "边的尾节点"],
"head": df.loc[i, "边的头节点"],
"length": df.loc[i, "长度"],
"capacity": df.loc[i, "容量"]
}
edges.append(edge)
```
修改后再运行代码看看是否解决了问题。
data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx') data.columns = ['code','date', 'r'] r = data.loc[:, ['r']].values plt.plot(r) plt.show() r_df = pd.DataFrame({'r': r.flatten()}) num_trading_days = len(r_df) mean = r_df.mean() std = r_df.std() skewness = r_df.skew() kurtosis = r_df.kurtosis() max_value = r_df.max() min_value = r_df.min() autocorr = r_df.autocorr()修改一下这个程序
您可以根据您的需求对程序进行修改,下面是一些可能有用的修改建议:
1. 检查数据是否成功读取:可以在读取数据后添加一行代码,如`print(data.head())`,以便检查数据是否成功读取。
2. 指定日期列的格式:如果日期列的格式不是标准的日期格式,可能需要使用`pd.to_datetime`函数将其转换为日期类型。例如:`data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')`。
3. 绘制更加详细的图表:如果需要绘制更加详细的图表,可以添加一些参数,例如:`plt.plot(data['date'], r)`。这样可以将时间序列数据的横坐标设置为日期。
4. 提取更多的统计量:除了原始数据的平均值、标准差、偏度、峰度、最大值、最小值和自相关系数之外,还可以提取其他的统计量。例如:中位数、四分位数、方差、协方差等等。
5. 使用更加规范的变量名:为了使代码更加易于阅读和理解,可以使用更加规范的变量名,例如:`returns_df`代替`r_df`,`num_returns`代替`num_trading_days`,`autocorrelation`代替`autocorr`等等。
下面是一个修改后的程序,供您参考:
```python
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取数据并指定列名
data = pd.read_excel('RESSET_DRESSTK2.xlsx', header=None)
data.columns = ['code', 'date', 'return']
# 将日期列转换为日期类型
data['date'] = pd.to_datetime(data['date'], format='%Y-%m-%d')
# 绘制时间序列图
plt.plot(data['date'], data['return'])
plt.title('Stock Returns')
plt.xlabel('Date')
plt.ylabel('Returns')
plt.show()
# 计算统计量
returns_df = pd.DataFrame({'return': data['return'].values})
num_returns = len(returns_df)
mean_return = returns_df.mean().values[0]
std_return = returns_df.std().values[0]
skewness = returns_df.skew().values[0]
kurtosis = returns_df.kurtosis().values[0]
max_return = returns_df.max().values[0]
min_return = returns_df.min().values[0]
autocorrelation = returns_df['return'].autocorr()
# 打印统计量
print(f'Number of trading days: {num_returns}')
print(f'Mean return: {mean_return:.4f}')
print(f'Standard deviation of return: {std_return:.4f}')
print(f'Skewness: {skewness:.4f}')
print(f'Kurtosis: {kurtosis:.4f}')
print(f'Maximum return: {max_return:.4f}')
print(f'Minimum return: {min_return:.4f}')
print(f'Autocorrelation: {autocorrelation:.4f}')
```
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