id为键合并df和df_latlng两个DataFrame

时间: 2024-02-07 20:01:55 浏览: 35
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: ```python 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: ```python 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。
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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。

js 利用两个经纬度坐标计算角度

您好,要计算两个经纬度坐标之间的角度,可以使用以下代码: ```javascript // 定义两个经纬度坐标 var latlng1 = new AMap.LngLat(116.404, 39.915); var latlng2 = new AMap.LngLat(116.405, 39.916); // 计算角度 var dx = latlng2.getLng() - latlng1.getLng(); var dy = latlng2.getLat() - latlng1.getLat(); var angle = Math.atan2(dy, dx) * 180 / Math.PI; // 将角度转换为 0~360 度之间的值 if (angle < 0) { angle += 360; } console.log(angle); ``` 在上面的代码中,首先定义了两个经纬度坐标 `latlng1` 和 `latlng2`,然后计算了这两个坐标之间的经纬度差,使用 `Math.atan2` 函数计算出角度(单位为弧度),最后将角度转换为 0~360 度之间的值。 需要注意的是,由于在地球表面上计算角度时需要考虑地球的曲率,因此在实际的应用中,可能需要使用更加复杂的算法来计算两个经纬度坐标之间的角度。

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