data1_new=data1[data1['成分累加和']>85.00 & data1['成分累加和']<105.00] 请帮我改正一下这个布尔索引

时间: 2023-12-25 12:03:59 浏览: 20
您好!根据您给出的布尔索引,需要将条件放在圆括号中,以避免运算符优先级错误。修改后的布尔索引如下所示: ``` data1_new = data1[(data1['成分累加和'] > 85.00) & (data1['成分累加和'] < 105.00)] ``` 这样就可以正确地筛选出 '成分累加和' 列的值在 85.00 和 105.00 之间的数据行。如果有其他问题,请随时提问!
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优化这段代码 let that = this if( !/^\+?[1-9][0-9]*$/.test(that.data.cost) ){ wx.showToast({ title: '佣金必须为非零的正整数', icon: 'none', duration: 2000 }) return false; }else { if(that.data.cost > 100 && that.data.cost <= 300){ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 0.3 }else if(that.data.cost > 300 && that.data.cost <= 500){ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 0.6 }else if(that.data.cost > 500 && that.data.cost <= 1000){ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 0.8 }else if(that.data.cost > 1000 && that.data.cost <= 3000){ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 1 }else if(that.data.cost > 3000 && that.data.cost <= 5000){ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 0.6 }else if(that.data.cost > 5000 && that.data.cost <= 8000){ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 0.4 }else if(that.data.cost > 8000 && that.data.cost <= 10000){ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 0.2 }else if(that.data.cost > 10000 && that.data.cost <= 15000){ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 0.1 }else{ missionSingleCostWeight = that.data.missionSingleCostWeight_D_value * 0 } if (that.data.cost > 0 && that.data.cost <= 500) { costPercent = 0.3 }else if (that.data.cost > 500 && that.data.cost <= 1000) { costPercent = 0.4 }else if (that.data.cost > 1000 && that.data.cost <= 2000) { costPercent = 0.5 }else if (that.data.cost > 2000 && that.data.cost <= 5000) { costPercent = 0.3 }else if (that.data.cost > 5000 && that.data.cost <= 10000) { costPercent = 0.2 }else if (that.data.cost > 10000 && that.data.cost <= 28000) { costPercent = 0.1 }else if (that.data.cost > 28000 && that.data.cost <= 80000) { costPercent = 0.05 }else if (that.data.cost > 80000 && that.data.cost <= 300000) { costPercent = 0 } }

){ wx.showToast({ title: '佣金不能超过100元', icon: 'none', duration: 2000 }) return false; }else{ return true; } } 可以将代码优化为: const cost = this.data.cost; if (/^\s*[1-9]\d*$/.test(cost)) { const num = parseInt(cost); if (num > 100) { wx.showToast({ title: '佣金不能超过100元', icon: 'none', duration: 2000 }) return false; } else { return true; } } else { wx.showToast({ title: '佣金必须为非零的正整数', icon: 'none', duration: 2000 }) return false; }

rows_we_want1<-point.data$group>0&point.data$group==2

这行代码的意思是从 `point.data` 数据框中选择 `group` 列中值大于 0 且等于 2 的行,并将其赋值给 `rows_we_want1`。更具体地说,`point.data$group` 表示选择 `point.data` 数据框中的 `group` 列,`>` 表示大于号,`0` 表示 0,`&` 表示逻辑与,`==` 表示等于号,`2` 表示 2,所以 `point.data$group > 0 & point.data$group == 2` 表示 `group` 列中的值大于 0 且等于 2 的行。这个逻辑条件返回的是一个逻辑向量,其中 `TRUE` 表示满足条件的行,`FALSE` 表示不满足条件的行。然后,这个逻辑向量被用于选择 `point.data` 数据框中满足条件的行,最终结果是一个新的数据框,其中只包含 `group` 列中的值大于 0 且等于 2 的行。这个新的数据框被赋值给 `rows_we_want1` 变量。

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修改一下这段代码在pycharm中的实现,import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim #from torchvision import datasets,transforms import torch.utils.data as data #from torch .nn:utils import weight_norm import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.metrics import precision_score from sklearn.metrics import recall_score from sklearn.metrics import f1_score from sklearn.metrics import cohen_kappa_score data_ = pd.read_csv(open(r"C:\Users\zhangjinyue\Desktop\rice.csv"),header=None) data_ = np.array(data_).astype('float64') train_data =data_[:,:520] train_Data =np.array(train_data).astype('float64') train_labels=data_[:,520] train_labels=np.array(train_data).astype('float64') train_data,train_data,train_labels,train_labels=train_test_split(train_data,train_labels,test_size=0.33333) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) train_data=torch.Tensor(train_data) train_data=torch.LongTensor(train_labels) train_data=train_data.reshape(-1,1,20,26) start_epoch=1 num_epoch=1 BATCH_SIZE=70 Ir=0.001 classes=('0','1','2','3','4','5') device=torch.device("cuda"if torch.cuda.is_available()else"cpu") torch.backends.cudnn.benchmark=True best_acc=0.0 train_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) test_dataset=data.TensorDataset(train_data,train_labels) train_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True) test_loader=torch.utills.data.DataLoader(dtaset=train_dataset,batch_size=BATCH_SIZE,shuffle=True)

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