s= int(sheet['时间'].loc[i] // 1000) 这段代码有错可能是因为为什么
时间: 2024-04-09 07:31:12 浏览: 17
这段代码可能有错误的原因是:
1. `sheet['时间'].loc[i]` 可能返回的值不是整数类型,无法进行整数除法操作。你可以使用 `int()` 函数将其转换为整数类型。
2. `sheet['时间']` 可能不是一个有效的列名,或者 `i` 的值超出了 `sheet['时间']` 列的索引范围。你可以检查列名是否正确,并确保 `i` 的值在合理的范围内。
请注意,这只是一种可能的错误原因,具体的原因需要根据实际情况进行进一步排查。如果你能提供更多的上下文信息和错误提示,我可以给出更准确的答案。
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下面是一段算法,可以改进他来缩短运行时间吗?for i in list(compo.index.values): d = compo.loc[i,'DIRECTORID'] c = compo.loc[i,'COMPANYID'] s = int(compo.loc[i,'syear']) e = int(compo.loc[i,'eyear']) for j in range(s,e+1): busy.loc[str(i)+str(j),'DIRECTORID'] = d busy.loc[str(i)+str(j),'fyear'] = j busy.loc[str(i)+str(j),'COMPANYID'] = c
可以使用向量化操作来改进这个算法,以减少循环次数和运行时间。具体来说,可以使用 Pandas 的 apply 函数来替代循环,如下所示:
compo.apply(lambda row: busy.loc[str(row.name) + str(j), ['DIRECTORID', 'fyear', 'COMPANYID']] = [row['DIRECTORID'], j, row['COMPANYID']] for j in range(row['syear'], row['eyear']+1), axis=1)
这样可以将循环操作转换为向量化操作,从而提高运行效率。
# 因为数值太大了,因此需要转换单位,转换为以万为单位 for i in new_df.index: new_df.loc[i,'Total Cases'] = new_df.loc[i,'Total Cases'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Deaths'] = new_df.loc[i,'Total Deaths'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Recovered'] = new_df.loc[i,'Total Recovered'] / 10000
这是一个用于数据处理的Python代码段。在这个例子中,我们使用Pandas库中的"loc"方法遍历名为"new_df"的数据帧中的每一行,并将每一行的"Total Cases"、"Total Deaths"和"Total Recovered"列中的数值除以10000,以便将其转换为以万为单位的数值。这是因为在COVID-19疫情期间,我们经常需要处理的是数值非常大的数据,以便更好地理解和比较各个国家和地区的疫情情况。这个代码段可以帮助我们将数据集中的数值转换为更易于理解和比较的单位。