python_part=python[cols]

这是将一个名为 `python` 的 DataFrame 中的列选取出来，存放到了一个新的 DataFrame 中，这个新的 DataFrame 的列仅包含了 `cols` 列表中指定的字段。假设 `cols` 是一个长度为6的列表，并且 `python` DataFrame 中有这6个字段，那么 `python_part` DataFrame 就可以这样得到：

import pandas as pd

# 假设 python 是一个 DataFrame，cols 是一个长度为6的列表
python_part = python[cols]

这样，`python_part` 就是一个新的 DataFrame，它的列数为6，列名分别为 `address`、`com_name`、`max_salary`、`min_salary`、`name` 和 `pub_date`。

相关问题

python 通过opencv拼接图片大小超过65535 调用imwrite保存图片失败

在 OpenCV 中，当使用 imwrite 保存图像时，如果图像的宽度和高度之和超过 65535 像素，则会发生此错误。这是因为 OpenCV 在保存图像时使用 16 位无符号整数来表示图像的宽度和高度，因此最大值为 65535。

解决这个问题的一种方法是将图像分成多个较小的部分，分别保存后再合并。具体步骤如下：

1. 将图像分成多个部分：可以使用 numpy 库中的 hsplit 和 vsplit 函数将图像水平或垂直分割成多个部分。

2. 分别保存每个部分：对于每个部分，使用 imwrite 函数将其保存为单独的文件。可以将这些文件保存在同一个文件夹中。

3. 合并部分：使用 numpy 库中的 hstack 和 vstack 函数将部分合并为一个完整的图像。

下面是一个示例代码，演示了如何将图像拆分并保存为多个文件，最后再合并为一个完整的图像：

import cv2
import numpy as np
import os

# 读取图像
img = cv2.imread('large_image.jpg')

# 将图像分成多个部分
rows, cols, _ = img.shape
split_size = 60000
h_splits = np.arange(0, rows, split_size)
v_splits = np.arange(0, cols, split_size)

# 分别保存每个部分
for i in range(len(h_splits)-1):
    for j in range(len(v_splits)-1):
        h1, h2 = h_splits[i], h_splits[i+1]
        w1, w2 = v_splits[j], v_splits[j+1]
        img_part = img[h1:h2, w1:w2, :]
        filename = f'large_image_{i}_{j}.jpg'
        cv2.imwrite(filename, img_part)

# 合并部分
img_parts = []
for i in range(len(h_splits)-1):
    row_parts = []
    for j in range(len(v_splits)-1):
        filename = f'large_image_{i}_{j}.jpg'
        img_part = cv2.imread(filename)
        row_parts.append(img_part)
        os.remove(filename)  # 删除临时文件
    img_row = np.hstack(row_parts)
    img_parts.append(img_row)
img_final = np.vstack(img_parts)

# 保存完整图像
cv2.imwrite('large_image_final.jpg', img_final)

希望这个示例可以帮助你解决问题。

通过python实现对彩色图像的频域模糊及复原

可以通过将彩色图像转换为RGB三个通道的灰度图像，然后分别进行频域模糊和复原。

1. 首先，使用OpenCV库将彩色图像读入，并将其转换为灰度图像：

import cv2

img = cv2.imread('color_image.jpg')
gray_img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

2. 然后，使用numpy库中的fft2函数将灰度图像转换为频域图像，并进行频域滤波，例如低通滤波器：

import numpy as np

# 2D fast Fourier transform to convert image to frequency domain
f = np.fft.fft2(gray_img)

# Shift the zero-frequency component to the center of the spectrum
fshift = np.fft.fftshift(f)

# Create a low pass filter to remove high frequency components
rows, cols = gray_img.shape
crow, ccol = rows//2, cols//2
mask = np.zeros((rows, cols), np.uint8)
mask[crow-30:crow+30, ccol-30:ccol+30] = 1

# Apply the mask to the frequency domain image
fshift = fshift * mask

# Shift the zero-frequency component back to the corners of the spectrum
f_ishift = np.fft.ifftshift(fshift)

# 2D inverse fast Fourier transform to convert frequency domain image to spatial image
img_back = np.fft.ifft2(f_ishift)

# Convert the real part of the complex image to an 8-bit grayscale image
img_back = np.abs(img_back).astype(np.uint8)

3. 最后，显示频域模糊和复原图像：

# Show the original image, frequency domain blurred image, and recovered image
cv2.imshow('Original Image', img)
cv2.imshow('Frequency Domain Blurred Image', img_back)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

这样就可以通过Python实现对彩色图像的频域模糊及复原了。