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 09:03:59 浏览: 84
JSON

eq_data_30_day_m1.json

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 } }

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 ...

解释一下代码new_data = pd.DataFrame(new_col).T new_data.columns=new_col_name new_data_all = new_data.dropna(axis=1)

接下来，使用dropna()方法对new_data进行处理，将所有带有缺失值的列删除，并将处理后的结果赋值给new_data_all变量。该操作通过指定axis=1参数来删除列中含有缺失值的部分。最终，new_data_all将是一个没有缺失值的...

partial_data = data.query("x>2.0 & x<2.5 & y>2.0 & y<2.5")详细解释这行代码

partial_data = data.query("x > 2.0") This would filter the data to include only the rows where the value in the "x" column is greater than 2.0. The resulting partial_data variable would contain a ...

from sklearn.decomposition import PCA def pca_demo(data): transfer = PCA(n_components=0.92) data_new = transfer.fit_transform(data) print(data_new) return data_new if __name__ == '__main__': X_new = pca_demo(X_new)加注释

data_new = transfer.fit_transform(data) 5. 打印出降维后的数据集 python print(data_new) 6. 返回降维后的数据集data_new python return data_new 7. 在主程序中，调用pca_demo函数并将...

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)

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_...

const processSaleBoundArr = async (saleBoundArr, tokenData, accountData) => { let saleOutBounds = []; if (saleBoundArr && saleBoundArr.length) { const customerIds = [...new Set(saleBoundArr.map(item => item.customer_id))]; const customerPromises = customerIds.map(id => { return getCustomerDetail({ id }, { "app-token": tokenData['app-token'], "X-GW-Router-Addr": accountData?.domain }); }); const customerDetails = await Promise.all(customerPromises); saleOutBounds = saleBoundArr.map(saleBound => { const customerDetail = customerDetails.find(detail => detail.data.errcode === 0 && detail.data.data.id === saleBound.customer_id); if (customerDetail) { const customerData = customerDetail.data.data; saleBound.account_open_addr = customerData.account_open_addr; saleBound.addr = customerData.addr; saleBound.bank = customerData.bank; saleBound.bank_account = customerData.bank_account; saleBound.taxpayer_no = customerData.taxpayer_no; saleBound.orgName = customerData.sale_dept_name; saleBound = Object.assign(saleBound, customerData.custom_field); } return saleBound; }); saleOutBounds.sort((a, b) => { if (a.bill_date > b.bill_date) { return -1 } else if (a.bill_date === b.bill_date) { if (a.id < b.id) { return -1 } else if (a.id === b.id) { return 0 } else { return 1 } } else { return 1 } }) } return saleOutBounds; }; 优化这段代码

const customerIds = [...new Set(saleBoundArr.map(({ customer_id }) => customer_id))]; const customerPromises = customerIds.map(id => getCustomerDetail({ id }, { "app-token": appToken, "X-GW-Router-...

if(this.name_1 == data["姓名"] || this.name_1 == null) { this.name_1 = data["姓名"]; this.job_1 = data["工种"]; this.time = Date.now(); if(this.et_1 == null) { this.et_1=new Date().toLocaleString(this.time); this.et_1=this.enterTime.toString(); } else{ this.ex_1 = new Date().toLocaleString(this.time); this.ex_1=this.enterTime.toString(); this.receivedData += this.receivedData; } this.NAME = this.name_1; this.JOB = this.job_1; this.enterTime = this.et_1; this.exitTime = this.ex_1; }这段代码IF判断怎么修正

this.name_1 || this.name_1 === data["姓名"])) { // 如果 data["姓名"] 不为空且 this.name_1 为空或者等于 data["姓名"] // 则更新相关信息 } else { // 如果 data["姓名"] 为空或者 this.name_1 不为空且不...

self.data_path2 = data_path.replace('w_new_0vs1234', 'w_new_1vs2vs3vs4')

具体来说，如果你有一个路径字符串，比如 "C:\my_data\w_new_0vs1234\images"，通过这段代码会变成 "C:\my_data\w_new_1vs2vs3vs4\images"。这样做的目的是可能为了改变某些特定模式或标识符，以适应新的需求或配置...

summary={ () => ( <> {/* 合计行内容 */} 总计 {summaryData && summaryData.batteryOperationCabinetTotal} {summaryData && summaryData.batteryOperationUserBindingTotal} {summaryData && summaryData.batteryOperationBLeasingTotal} {summaryData && summaryData.batteryOperationChannelTotal} {summaryData && summaryData.batteryOperationSumTotal} {summaryData && summaryData.batteryMaintainWarehouseTotal} {summaryData && summaryData.batteryMaintainFactoryTotal} {summaryData && summaryData.batteryMaintainSumTotal} {summaryData && summaryData.batteryRetireScrapTotal} {summaryData && summaryData.batteryRetireBuyBackTotal} {summaryData && summaryData.batteryRetireSumTotal} {summaryData && summaryData.batteryLibrarySumTotal} {summaryData && summaryData.batteryCountedSumTotal} {summaryData && summaryData.batteryStatusSumTotal} {summaryData && summaryData.batteryAvailability} </> )} 这段代码怎么通过遍历对象转成可读性更高的代码

const summaryRow = Object.keys(summaryData).map((key, index) => { return ( <ProTable.Summary.Cell index={index}>{summaryData && summaryData[key]}</ProTable.Summary.Cell> ); }); const summaryTable ...

用pandas函数代替下列语句：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_require=[time_hour[160],time_hour[162]] data1_require=data1.drop(data1[(data1['FDT_TIME']<time_require[0])].index) data1_require=data1_require.drop(data1_require[(data1_require['FDT_TIME']>time_require[1])].index) data1_require=data1_require[['FINT_SPEED']]

可以使用pandas.date_range()函数替换generate_time...data1_require = data1.loc[(data1['FDT_TIME'] >= time_require[0]) & (data1['FDT_TIME'] <= time_require[1])] data1_require = data1_require[['FINT_SPEED']]

用pandas中的date_range函数代替下列语句：def generate_time_series(start,end,t1,t2): current = start end_item = end time_delta = datetime.timedelta(days=t1,hours=t2) time_series = [current] while current < end_item: next1 = current + time_delta time_series.append(next1) current = next1 return time_series time_hour=generate_time_series(data1.loc[0]['FDT_TIME'],data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'],0,1) time_require=[time_hour[160],time_hour[162]] data1_require=data1.drop(data1[(data1['FDT_TIME']<time_require[0])].index) data1_require=data1_require.drop(data1_require[(data1_require['FDT_TIME']>time_require[1])].index) data1_require=data1_require[['FINT_SPEED']]

可以使用pandas的date_range函数来代替generate_time_series...data1_require = data1[(data1['FDT_TIME']>=time_require[0])&(data1['FDT_TIME']<=time_require[1])] data1_require = data1_require[['FINT_SPEED']]

<body> <eqp_id></eqp_id> <sub_eqp_id></sub_eqp_id> <trace_data_list> <trace_data> <data_item></data_item> <data_value></data_value> </trace_data> <trace_data> <data_item></data_item> <data_value></data_value> </trace_data> </trace_data_list> </body> 设计实体类

traceDataList字段是一个List类型，其中包含多个TraceData对象，每个TraceData对象表示一个trace_data元素。在TraceData类中，我们使用了dataItem和dataValue字段来表示data_item和data_value...

from sklearn.preprocessing import StandardScaler def standard_demo(data): transfer = StandardScaler() data_new = transfer.fit_transform(data) print(data_new) return data_new if __name__ == '__main__': X_new = standard_demo(X)加注释

4. 调用fit_transform()方法，对数据进行标准化处理，并将处理后的数据保存到data_new中 5. 打印处理后的数据data_new 6. 返回处理后的数据data_new 7. 在主函数中调用standard_demo()函数，传入数据X，并将返回的...

为每句代码做注释：for class_name in class_names: current_class_data_path = os.path.join(src_data_folder, class_name) current_all_data = os.listdir(current_class_data_path) current_data_length = len(current_all_data) current_data_index_list = list(range(current_data_length)) random.shuffle(current_data_index_list) train_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'train'), class_name) val_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'val'), class_name) test_folder = os.path.join(os.path.join(target_data_folder, 'test'), class_name) train_stop_flag = current_data_length * train_scale val_stop_flag = current_data_length * (train_scale + val_scale) current_idx = 0 train_num = 0 val_num = 0 test_num = 0 for i in current_data_index_list: src_img_path = os.path.join(current_class_data_path, current_all_data[i]) if current_idx <= train_stop_flag: copy2(src_img_path, train_folder) train_num = train_num + 1 elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) val_num = val_num + 1 else: copy2(src_img_path, test_folder) # print("{}复制到了{}".format(src_img_path, test_folder)) test_num = test_num + 1 current_idx = current_idx + 1

elif (current_idx > train_stop_flag) and (current_idx <= val_stop_flag): copy2(src_img_path, val_folder) val_num = val_num + 1 # 如果当前索引在验证集截止点之后，则将数据复制到测试集 else: copy2...

void PWM_THREAD(void* arg) { uint16_t t = 0; uint16_t key = 0; adc_init(); /* 初始化ADC */ chanl_init(); atmr_tmrx_npwm_chy_init(AUTOLOAD - 1, PRE_DIVIDER - 1); /* 初始化高级定时器PWM输出模式 */ dsp_mos_init(); dsp_rd_init(); DSP_MOS1(1); DSP_MOS2(1); DSP_MOS3(1); DSP_MOS4(1); Temp_data.pwm_ch=5; Temp_data.pwmdutyr=AUTOLOAD/4; // Temp_data.mos_ch = 2; Temp_data.mos_enable = 1; while (1) { osMutexAcquire(tempmutex,osWaitForever); key++; /* 输出5个PWM波(控制TMR8_CH1, 即PC6输出5个脉冲) */ t++; osDelay(1); if (t >= 10) /* 控制LED0闪烁, 提示程序运行状态 */ { t = 0; atmr_tmrx_npwm_chy_set(100); /* 高级定时器设置输出PWM个数 最多255个*/ } if(key>2000) { key=0; if(Temp_data.pwm_ch > 5) Temp_data.pwm_ch=0; Temp_data.tempmax = Temp_data.test_temp[0]; for(uint8_t i =0;i<8;i++) { if(Temp_data.test_temp[i]>Temp_data.tempmax) Temp_data.tempmax = Temp_data.test_temp[i]; } if(Temp_data.receivebuf[1]==WRITEDUTYR||(dutyr>0&&dutyr<AUTOLOAD)) { sutyrcrc = crc16_modbus(Temp_data.receivebuf,6); dutyrcrc_H = (uint16_t)((sutyrcrc&0xFF00)>>8); dutyrcrc_L = (uint16_t)(sutyrcrc&0x00FF); if((dutyrcrc_H == Temp_data.receivebuf[6])&&(dutyrcrc_L == Temp_data.receivebuf[7])) { pwmdutyr_H = (uint16_t)(Temp_data.receivebuf[4]&0xFF00); pwmdutyr_L = (uint16_t)Temp_data.receivebuf[5]; Temp_data.pwmdutyr = (pwmdutyr_H<<8)|pwmdutyr_L; if(Temp_data.pwmdutyr>AUTOLOAD) { Temp_data.pwmdutyr=AUTOLOAD; } if(Temp_data.pwmdutyr==0) { Temp_data.pwmdutyr=(AUTOLOAD/100)*20; } pwm_start(Temp_data.pwmdutyr,Temp_data.pwm_ch); } else if(dutyr>0&&dutyr<AUTOLOAD) { Temp_data.pwmdutyr = dutyr; pwm_start(Temp_data.pwmdutyr,Temp_data.pwm_ch); } } else { if(Temp_data.tempmax>25) { Temp_data.pwmdutyr = (uint32_t)(Temp_data.tempmax*2); pwm_start(Temp_data.pwmdutyr,Temp_data.pwm_ch); } else if(Temp_data.tempmax<25) { Temp_data.pwmdutyr=(AUTOLOAD/100)*20; pwm_start(Temp_data.pwmdutyr,Temp_data.pwm_ch); } else if(Temp_data.tempmax>50) { Temp_data.pwmdutyr = AUTOLOAD; pwm_start(Temp_data.pwmdutyr,Temp_data.pwm_ch); } // Temp_data.pwm_RD[Temp_data.pwm_ch-1] = readfault_channel(Temp_data.pwm_ch); } readRD(Temp_data.pwm_RD); } osMutexRelease(tempmutex); } },解析这段代码

- 如果接收到的命令为写占空比（WRITEDUTYR）且校验通过，则将接收到的占空比数据(Temp_data.receivebuf[4]和Temp_data.receivebuf[5])赋值给Temp_data.pwmdutyr，并调用pwm_start()函数启动PWM输出。...

def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta 可以改写为： time_new_list = pd.date_range(start=start_time, end=end_time, freq='15min') ...

brier <- brier_efron(y_train_true = y_dat, y_train_pred = y_dat_pred, y_newdata = y_val, y_newdata_pred = y_val_pred, times = c(1:10)) brier$bs改成python

Y_x[:, i] = np.where(y_newdata["time"] > x, 1, 0) kmf = KaplanMeierFitter().fit(y_newdata["time"], event_observed=y_newdata["event"]) G_t = kmf.survival_function_at_times(times).values.flatten() ...

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Python机器学习基础入门与项目实践

资源摘要信息:"机器学习概述与Python在机器学习中的应用" 机器学习是人工智能的一个分支，它让计算机能够通过大量的数据学习来自动寻找规律，并据此进行预测或决策。机器学习的核心是建立一个能够从数据中学习的模型，该模型能够在未知数据上做出准确预测。这一过程通常涉及到数据的预处理、特征选择、模型训练、验证、测试和部署。 机器学习方法主要可以分为监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。 监督学习涉及标记好的训练数据，其目的是让模型学会从输入到输出的映射。在这个过程中，模型学习根据输入数据推断出正确的输出值。常见的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林和神经网络等。 无监督学习则是处理未标记的数据，其目的是探索数据中的结构。无监督学习算法试图找到数据中的隐藏模式或内在结构。常见的无监督学习算法包括聚类、主成分分析（PCA）、关联规则学习等。 半监督学习和强化学习则是介于监督学习和无监督学习之间的方法。半监督学习使用大量未标记的数据和少量标记数据进行学习，而强化学习则是通过与环境的交互来学习如何做出决策。 Python作为一门高级编程语言，在机器学习领域中扮演了非常重要的角色。Python之所以受到机器学习研究者和从业者的青睐，主要是因为其丰富的库和框架、简洁易读的语法以及强大的社区支持。 在Python的机器学习生态系统中，有几个非常重要的库： 1. NumPy：提供高性能的多维数组对象，以及处理数组的工具。 2. Pandas：一个强大的数据分析和操作工具库，提供DataFrame等数据结构，能够方便地进行数据清洗和预处理。 3. Matplotlib：一个用于创建静态、动态和交互式可视化的库，常用于生成图表和数据可视化。 4. Scikit-learn：一个简单且高效的工具，用于数据挖掘和数据分析，支持多种分类、回归、聚类算法等。 5. TensorFlow：由Google开发的开源机器学习库，适用于大规模的数值计算，尤其擅长于构建和训练深度学习模型。 6. Keras：一个高层神经网络API，能够使用TensorFlow、CNTK或Theano作为其后端进行计算。 机器学习的典型工作流程包括数据收集、数据预处理、特征工程、模型选择、训练、评估和部署。在这一流程中，Python可以贯穿始终，从数据采集到模型部署，Python都能提供强大的支持。 由于机器学习的复杂性，一个成功的机器学习项目往往需要跨学科的知识，包括统计学、数学、计算机科学、数据分析等领域。因此，掌握Python及其相关库的使用只是机器学习工作的一部分，还需要有扎实的理论基础和实践经验。 总结来说，机器学习是一个涉及数据挖掘、统计分析、算法优化等多个领域的综合性科学。Python由于其简洁的语法、丰富的库支持和强大的社区力量，成为了进行机器学习研究和应用开发的首选语言。随着技术的不断进步和算法的持续优化，机器学习的应用领域也在不断扩大，从早期的搜索引擎、推荐系统到现代的自动驾驶、医疗诊断等领域都有着广泛的应用。