sig.iloc[i_row, i_col] = sig.iloc[i_col, i_row] = round(r_p[1], 3)

时间: 2024-04-07 21:32:28 浏览: 92
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shuiyin.zip_cmp_cox_sig.c_watermark_水印技术_防伪

这行代码是将sig DataFrame中第i_row行和第i_col列的元素，以及第i_col行和第i_row列的元素，都赋值为r_p[1]（即p值），并且使用round函数将其保留三位小数。其中，sig是一个DataFrame，用于存储两个变量之间的p值。这行代码的作用是将两个变量之间的p值存储到sig DataFrame中，并且同时将sig矩阵中对称的两个位置都赋值为同一个p值，因为相关系数矩阵是对称矩阵。
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优化代码 def module_split(self, save_on=True): """ split module data :param save_on: :return: """ for ms in range(self.mod_num): m_sn = self.module_list[ms] module_path = os.path.join(self.result_path_down, m_sn) cols_obj = ChuNengPackMustCols(ms, self.mod_cell_num, self.mod_cell_num) # 传入当前的module序号（如0,1,2,3,4），电芯电压个数，温度NTC个数。 aim_cols = [i for i in cols_obj.total_cols if i in self.df.columns] print(m_sn, aim_cols) self.modules[m_sn] = rename_cols_normal(self.df.loc[:, aim_cols], ms, self.mod_cell_num) print("after change cols name:", ms, m_sn, self.modules[m_sn].columns.tolist()) self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'], inplace=True) volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=volt_col, inplace=True) self.modules[m_sn] = stat(self.modules[m_sn], volt_col, temp_col) self.modules[m_sn].reset_index(drop=True, inplace=True) print(self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1]) self.module_cap[m_sn] = [self.modules[m_sn]['discharge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['charge_ah'].iloc[-1], self.modules[m_sn]['soh'].iloc[-1]] self.module_peaks[m_sn] = list(quick_report(self.modules[m_sn], module_path, f'quick_report_{m_sn[:8]}')) # check soc status mod_soc = self.modules[m_sn]['soc'] self.module_soc_sig[m_sn] = [np.nanmedian(mod_soc), np.max(mod_soc), np.min(mod_soc)] if save_on: single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_box.png', 'box', 'SOC') single_variables_plot(mod_soc, module_path, f'{m_sn[:8]}_soc_distribution_violin.png', 'violin', 'SOC')

volt_col = [f'volt{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] temp_col = [f'temp{i}' for i in range(self.mod_cell_num)] self.modules[m_sn].dropna(axis=0, how='any', subset=['soc'] + volt_col, inplace=...

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

接下来，代码又读取了 vol.xlsx 文件，并将 DataFrame 中的列名存储到了名为 col_name 的列表中。然后，通过 insert 方法在 col_name 列表的索引 95 处插入了一个名为“总电压”的列名。接着，代码将 sum_volt 列表...

解释下面代码的意思from sklearn.preprocessing import StandardScaler sc_X = StandardScaler() data_means_stander = sc_X.fit_transform(data_means.iloc[:,[1,2,3]]) from sklearn.cluster import KMeans k = 5 kmeans_model = KMeans(n_clusters = k,n_jobs=4,random_state=123) fit_kmeans = kmeans_model.fit(data_means_stander) data_means['count']=data_means['income_risk']+data_means['economic_risk']+data_means.loc[:,'history_credit_risk'] sort_values=data_means.sort_values("count",inplace=False) kmeans_model.cluster_centers_ data_means['lable']=kmeans_model.labels_ r1 = pd.Series(kmeans_model.labels_).value_counts() data_means.to_csv("mean.csv",index=False,sep=',', encoding="utf_8_sig")

这段代码主要是对数据进行标准化和聚类分析。首先，导入了标准化工具StandardScaler，对数据集中的收入风险、经济风险和历史信用风险三个字段进行标准化处理。然后，导入了聚类分析工具KMeans，设置聚类数为5，使用...

import numpy as np import pandas as pd #%% FSC = pd.read_excel('D:\文档\pythonProject\FS_Comins.xlsx') FSC = FSC.iloc[2:] FSC = FSC.rename( columns = {'B001100000': 'TSale', 'B002100000': 'Tax'}) FSC = FSC.fillna(0) #%% FSC = FSC[['Stkcd','Accper','TSale']] FIT = pd.read_excel('D:\文档\pythonProject\FI_T10.xlsx') FIT = FIT.iloc[2:] FIT['Ind'] = FIT['Indcd'].apply(lambda x: x[0]) IND = FIT[['Stkcd','Accper','Ind']] #%% def My_year(Set,YMD): Set[YMD] = pd.to_datetime(Set[YMD],format='%Y-%m-%d') Set['year'] = Set[YMD].dt.year My_year(FSC,'Accper') My_year(IND,'Accper') #%% HE2 = HE[['Ind','Accper','TSale'] ].groupby(['Ind','Accper'] ).sum().reset_index() HE2 = HE2.rename( columns = {'TSale': 'TSale_sum'}) #%% HE = pd.merge(HE,HE2,on=['Ind','Accper'],how='left') HE['TSale_r'] = HE['TSale'] / HE['TSale_sum'] HE['TSale_r2'] = HE['TSale_r'] **2 #%% HE3 = HE[['Ind','Accper','TSale_r2'] ].groupby(['Ind','Accper'] ).sum().reset_index() HE3 = HE3.rename( columns = {'TSale_r2': 'herf'}) HE3.to_csv( "HE_herf_treated.csv",encoding='utf_8_sig',index = False)

然后，将HE2与原始的HE进行合并，并计算'TSale'的相对值和平方值，分别存储在'TSale_r'和'TSale_r2'列中。 最后，对'TSale_r2'列按'Ind'和'Accper'分组求和，并将结果存储在名为HE3的DataFrame中。最后，将...

import numpy as np import pandas as pd import os os.chdir('D:\Download') F_ = pd.read_excel('FS_Comscfd.xlsx') F = F_.iloc[2:] F = F.fillna(0) F['Tax'] = F['C001021000'] - F['C001012000'] F['LTax'] = F['Tax'].shift(1) F['chtx'] = (F['Tax'] - F['LTax'])/ F['LTax'] F = F[~F.isin([np.nan, np.inf, -np.inf]).any(1)] # F = F.dropna() F = F[['Stkcd', 'Accper', 'chtx']].reset_index(drop = True) F.to_csv("chtx_treated.csv",encoding='utf_8_sig',index = False) F

这段代码看起来是在读取一个名为 "FS_Comscfd.xlsx" 的 Excel 文件，并进行一系列的数据处理操作，最后将处理后的结果保存为 "chtx_treated.csv" 文件。 首先，代码导入了一些必要的库，如 numpy、pandas 和 os。...
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sig.iloc[i_col, i_row]

这行代码是获取sig DataFrame中第i_...由于相关系数矩阵是对称矩阵，所以需要同时赋值sig.iloc[i_row, i_col]和sig.iloc[i_col, i_row]。这行代码的作用是检查sig矩阵中第i_col行和第i_row列的元素是否成功赋值为p值。
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