id为键合并df和df_latlng两个DataFrame

要按照id为键合并`df`和`df_latlng`两个DataFrame，你可以使用`pd.merge()`函数进行合并操作。

假设`df`和`df_latlng`都有一个名为"id"的列，你可以使用以下代码将两个DataFrame按照id进行合并：

merged_df = pd.merge(df, df_latlng, on="id")

这将返回一个新的DataFrame `merged_df`，其中包含了`df`和`df_latlng`中所有列，并且按照id进行了合并。

如果两个DataFrame的id列不具有相同的名称，你可以通过`left_on`和`right_on`参数指定左右两个DataFrame中用于合并的列的名称。例如，如果`df`的id列名称为"df_id"，而`df_latlng`的id列名称为"latlng_id"，那么可以使用以下代码进行合并：

merged_df = pd.merge(df, df_latlng, left_on="df_id", right_on="latlng_id")

这样，你就可以按照id为键合并`df`和`df_latlng`两个DataFrame了。

相关问题

def loadDataset(): filename = "ershoufang_jinan_utf8_clean.csv" names = ["id","communityName","areaName","total","unitPriceValue", "fwhx","szlc","jzmj","hxjg","tnmj", "jzlx","fwcx","jzjg","zxqk","thbl", "pbdt","cqnx","gpsj","jyqs","scjy", "fwyt","fwnx","cqss","dyxx","fbbj", "aa","bb","cc","dd"] miss_value = ["null","暂无数据"] df = pd.read_csv(data_path+filename, header=None,skiprows=[0],names=names,na_values=miss_value) df_latlng = pd.read_csv(data_path +"latlng.csv",skiprows=[0],names=["did","id","communityName","lat","lng"]) del df_latlng["did"] del df_latlng["communityName"] df_merge = pd.merge(df,df_latlng,on="id") data_cluster = df_merge[["id","total","unitPriceValue","jzmj","lat","lng"]] data_cluster = data_cluster.dropna() data_cluster = data_cluster.loc[data_cluster["jzmj"] < 500] data_cluster = data_cluster.loc[data_cluster["total"] < 3000] arr_cluster = np.array(data_cluster).astype(np.float) return arr_cluster data_X = loadDataset() print('data loaded')解释

这段代码定义了一个`loadDataset()`函数，用于加载数据集并进行数据预处理。

首先，函数中定义了一个变量`filename`，表示数据集文件的名称为"ershoufang_jinan_utf8_clean.csv"。然后，定义了一个`names`列表，包含了数据集中的列名。`miss_value`列表表示需要被视为缺失值的特殊值。

接下来，使用`pd.read_csv()`函数读取数据集文件，并设置参数`header=None`表示数据集文件没有列名，`skiprows=[0]`表示跳过第一行（即跳过文件的列名行），`names=names`表示使用之前定义的列名进行命名，`na_values=miss_value`表示将`miss_value`列表中的特殊值视为缺失值。这样就得到了一个包含完整数据的DataFrame `df`。

然后，使用`pd.read_csv()`函数读取名为"latlng.csv"的文件，并设置参数`skiprows=[0]`表示跳过第一行（即跳过文件的列名行），`names=["did","id","communityName","lat","lng"]`表示为这个DataFrame命名列名。接着，通过删除不需要的列来精简DataFrame，即删除了"did"和"communityName"列。

接下来，使用`pd.merge()`函数根据"id"列将两个DataFrame `df`和`df_latlng`合并为一个新的DataFrame `df_merge`。

然后，从合并后的DataFrame `df_merge`中选取所需的特征列，并存储在`data_cluster`中。之后，使用`dropna()`函数删除包含缺失值的行，`loc[]`函数进行数据筛选，保留"jzmj"（建筑面积）小于500且"total"（总价）小于3000的样本。最后，将`data_cluster`转换为Numpy数组，并将其返回给调用者。

最后，通过调用`loadDataset()`函数将加载和预处理之后的数据存储在`data_X`变量中，并打印出"data loaded"表示数据加载完成。

LatLng latLng; double latitude = poiList.get(i).getCoordinate().latitude; double longitude = poiList.get(i).getCoordinate().longitude; 把这两个经纬度给到latlng

可以使用以下代码将经纬度赋值给latLng对象：

LatLng latLng = new LatLng(latitude, longitude);

其中，latitude为poiList中第i个元素的纬度值，longitude为第i个元素的经度值。LatLng是Google Maps API中表示地理位置的一个类。