Stop=Stop[Stop["停顿归属事件"].notnull()] stopAgg = Stop.groupby("停顿归属事件").agg({"停顿时长":sum, "停顿开始编号":len}) sj.loc[stopAgg.index - 1,"总停顿时长"] = \ stopAgg.loc[:,"停顿时长"].values sj.loc[stopAgg.index-1,"停顿次数"] = \ stopAgg.loc[:,"停顿开始编号"].values sj.fillna(0,inplace=True)#对缺失值用0插补 stopNo0=sj["停顿次数"] != 0#判断用水事件是否存在停顿 sj.loc[stopNo0,"平均停顿时长"] = \ sj.loc[stopNo0,"总停顿时长"]/sj. loc[stopNo0,"停顿次数"] sj.fillna(0,inplace=True)#对缺失值用0插补 sj["用水时长"] = sj["总用水时长"] - sj["总停顿时长"]
时间: 2023-11-07 18:56:24 浏览: 32
这段代码主要是对数据进行一些统计和处理的操作,具体如下:
1. 首先对 Stop 数据框进行筛选,只保留“停顿归属事件”列不为空的行。
2. 然后对保留下来的 Stop 数据框按“停顿归属事件”进行分组,统计每个事件的“停顿时长”和“停顿开始编号”的总和。
3. 接着将停顿统计结果填充到 sj 数据框中,具体是将停顿总时长和停顿次数分别填充到“总停顿时长”和“停顿次数”列中。
4. 对 sj 数据框中的缺失值进行填充,将缺失值用 0 进行插补。
5. 判断用水事件是否存在停顿,如果存在,则计算出每个用水事件的平均停顿时长。
6. 最后计算每个用水事件的用水时长,即“总用水时长”减去“总停顿时长”。
总体来说,这段代码主要是为了对用水事件的停顿情况进行分析和统计,以便更好地了解用水的情况。
相关问题
KeyError: '停顿归属事件' The above exception was the direct cause of the following exception: KeyError Traceback (most recent call last) <ipython-input-10-eecfe9e4be30> in <module> ----> 1 Stop=Stop[Stop["停顿归属事件"].notnull()] 2 3 4 stopAgg = Stop.groupby("停顿归属事件").agg({"停顿时长":sum, 5 "停顿开始编号":len})
这个异常信息显示 KeyError: '停顿归属事件',说明在 Stop 数据框中找不到名为“停顿归属事件”的列,因此无法进行筛选操作。
可能的原因是:
1. 数据框 Stop 中没有名为“停顿归属事件”的列,或者列名不正确,需要确认一下列名是否正确。
2. 数据框 Stop 中有名为“停顿归属事件”的列,但是该列中所有的值都是空值,因此无法进行筛选操作。需要检查一下数据是否有缺失值。
你可以检查一下数据框 Stop 中是否存在“停顿归属事件”列,并且该列中是否存在缺失值。如果存在缺失值,可以考虑填充缺失值或者删除缺失值所在的行。
data.groupby.agg 合并数据
data.groupby.agg 是 pandas 中的一个函数,用于将数据按照指定的列进行分组,并对分组后的数据进行合并操作。
该函数的基本用法是:data.groupby(column).agg(function)
其中,column 表示要进行分组的列名,function 表示要对分组后的数据进行合并的操作。
例如,假设我们有一个包含学生姓名、科目和成绩的数据集,我们希望按照科目分组,并计算每个科目的平均成绩。可以使用如下代码实现:
data.groupby('科目').agg('平均成绩')
这样就会按照科目分组,并对每个分组求取平均成绩。返回的结果是一个包含每个科目和对应平均成绩的数据集。
此外,agg 函数还可以接收多个函数作为参数,用于对分组后的数据进行多种操作。例如,我们可以同时计算每个科目的平均成绩和总成绩:
data.groupby('科目').agg(['平均成绩', '总成绩'])
这样就会返回一个包含每个科目、平均成绩和总成绩的数据集。
总之,data.groupby.agg 函数是对数据进行分组和合并操作的一个非常有用的函数,能够帮助我们对数据进行更加灵活和高效的处理。
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