unique_values.to_excel

时间: 2023-10-08 14:05:19 浏览: 69
XLSX

提取唯一值&统计不重复个数.xlsx

很抱歉，作为一个文本AI模型，我无法直接执行代码或访问文件系统。但是，你可以使用Python的pandas库来将一个名为unique_values的数据框保存为Excel文件。下面是一个示例代码： ```python import pandas as pd unique_values.to_excel('output.xlsx', index=False) ``` 这将把数据框保存为名为output.xlsx的Excel文件，并且不包括行索引。你可以根据需要修改文件名和其他参数。请确保已经安装了pandas库。希望这可以帮助到你！如果你有其他问题，请随时提问。
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split_values = df[split_column].unique() # 获取所有唯一值 4. **创建子DataFrame并保存**：遍历分表规则，将大表按规则分割成多个小表，然后使用to_excel()函数保存为单独的Excel文件。 python for ...
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excel处理实例（二维表转一维表）

departments = data['部门'].unique().tolist() 或者，如果需要按姓名获取所有员工的年龄，可以这样操作： python ages = data.set_index('姓名')['年龄'].to_dict().values() 4. 结合Python和...

解释代码for name in data.index.get_level_values(0).unique(): temp_df = data.xs(name, level=0) temp_df.to_excel(excel_writer=writer, sheet_name=name)

这段代码是一个循环，它遍历了一个数据框(data)的第一级索引，并将每个索引值(name)对应的数据子集(temp_df)写入到一个Excel文件中(writer)的不同工作表(sheet_name)中。其中，xs()方法是用于获取数据框的子集的方法...

def show_data(self, sheet_name): try: # 读取工作表中第一列所有数据 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=sheet_name, usecols=[0]) # 清空日志框 self.log_text.delete(1.0, tk.END) # 创建一个Frame来包含每个数据内容和相应的下拉框/滑动条 frame_list = [] for column_name in df.iloc[:, 0]: frame = tk.Frame(self.log_text) frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=(5, 0)) label = tk.Label(frame, text=f"{df.columns[0]}: ") label.pack(side=tk.LEFT) # 遍历每一行，获取该列的数据并更新下拉框/滑动条的取值范围 column_data = df[column_name].values if isinstance(column_data.iloc[0], (int, float)): scale = ttk.Scale(frame, from_=0, to=column_data.max(), orient=tk.HORIZONTAL) scale.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) elif isinstance(column_data.iloc[0], str): combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique(), width=20) combobox.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.delete(1.0, tk.END) self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")這句代碼日志框中數據内容遮擋了下拉輸入框

可以尝试将下拉框/滑动条的Frame设置为log_text的子控件，而不是包含在log_text的每个Frame中，这样下拉框/滑动条的Frame就会在log_text的上层，不会被数据内容遮挡。可以将以下修改加入代码中： ...

try: # 读取工作表中第一列所有数据 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=sheet_name, usecols=[0]) # 清空日志框 self.log_text.delete(1.0, tk.END) # 创建一个Frame来包含每个数据内容和相应的下拉框/滑动条 frame_list = [] for column_name in df.iloc[:, 0]: frame = tk.Frame(self.log_text) frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=(5, 0)) label = tk.Label(frame, text=f"{df.columns[0]}: ") label.pack(side=tk.LEFT) # 遍历每一行，获取该列的数据并更新下拉框/滑动条的取值范围 column_data = df[column_name] if isinstance(column_data.iloc[0], (int, float)): scale = ttk.Scale(frame, from_=0, to=column_data.max(), orient=tk.HORIZONTAL) scale.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) elif isinstance(column_data.iloc[0], str): combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique()) combobox.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.delete(1.0, tk.END) self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")這個代碼中數據沒有正常顯示一列的數據

combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique()) 改为： combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique(), width=20) 类似地，可以为scale指定宽度。

def show_data(self, sheet_name): try: # 读取工作表中第一列所有数据 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=sheet_name, usecols=[0]) # 清空日志框 self.log_text.delete(1.0, tk.END) # 创建一个Frame来包含每个数据内容和相应的下拉框/滑动条 frame_list = [] for column_name in df.iloc[:, 0]: frame = tk.Frame(self.log_text) frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=(5, 0)) label = tk.Label(frame, text=f"{df.columns[0]}: ") label.pack(side=tk.LEFT) # 遍历每一行，获取该列的数据并更新下拉框/滑动条的取值范围 column_data = df[column_name].values if isinstance(column_data.iloc[0], (int, float)): scale = ttk.Scale(frame, from_=0, to=column_data.max(), orient=tk.HORIZONTAL) scale.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) elif isinstance(column_data.iloc[0], str): combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique(), width=20) combobox.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.delete(1.0, tk.END) self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")將這段代碼中讀取的一列數據，根据顯示的數據在每行後面都要添加一個下拉輸入框

combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique(), width=20) combobox.pack(side=tk.LEFT, fill=tk.X, expand=True) # 添加到frame_list中 frame_list.append(frame) except Exception as e: ...

请帮我详细分析以下python代码的作用import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.cluster import AgglomerativeClustering from sklearn.cluster import KMeans # 读取 Excel 文件数据 df = pd.read_excel(r'D:/存储桌面下载文件夹/管道坐标数据.xlsx') label = df['序号'].values.tolist() x_list = df['X 坐标'].values.tolist() y_list = df['Y 坐标'].values.tolist() data = np.column_stack((x_list, y_list, label)) # 训练模型 ac = AgglomerativeClustering(n_clusters=18, affinity='euclidean', linkage='average') #ac=KMeans(n_clusters=12,n_init='auto') clustering = ac.fit(data[:, :-1]) # 获取每个数据所属的簇标签 cluster_labels = clustering.labels_ print(cluster_labels) # 将簇标签与数据合并，并按照簇标签排序 df['cluster_label'] = cluster_labels df_sorted = df.sort_values(by='cluster_label') # 保存排序后的结果到 CSV 文件 df_sorted.to_csv('18 类_result.csv', index=False) # 绘制聚类散点图 unique_labels = np.unique(cluster_labels) colors = ['red', 'blue', 'green', 'purple', 'orange', 'yellow', 'silver', 'cyan', 'pink', 'navy', 'lime', 'gold', 'indigo', 'cyan', 'teal', 'deeppink', 'maroon', 'firebrick', 'yellowgreen', 'olivedrab'] # 预定义颜色列表 for label, color in zip(unique_labels, colors): cluster_points = data[cluster_labels == label] plt.scatter(cluster_points[:, 0], cluster_points[:, 1], c=color, label=f'Cluster {label}') plt.scatter(26, 31, color='gold', marker='o', edgecolors='g', s=200) # 把 corlor 设置为空，通过 edgecolors 来控制颜色 plt.xlabel('X 坐标') plt.ylabel('Y 坐标') plt.legend() plt.show()

这段代码的作用是读取一个 Excel 文件中的数据，然后使用层次聚类算法（Agglomerative Clustering）将数据分成18个簇，并将每个数据点的簇标签与原数据合并并排序。最后，将排序后的结果保存到一个 CSV 文件中，并...

def show_data(self, sheet_name): try: # 读取工作表中一行数据 df = pd.read_excel(self.file_name, sheet_name=sheet_name) row = df.iloc[0] # 清空日志框 self.log_text.delete(1.0, tk.END) # 创建一个Frame来包含每个数据内容和相应的下拉框/滑动条 frame_list = [] for i, column_name in enumerate(df.columns): frame = tk.Frame(self.log_text) frame.pack(side=tk.TOP, fill=tk.X, padx=10, pady=(5, 0)) label = tk.Label(frame, text=f"{column_name}: {row[column_name]}") label.pack(side=tk.LEFT) if isinstance(row[column_name], (int, float)): scale = ttk.Scale(frame, from_=0, to=row[column_name], orient=tk.HORIZONTAL) scale.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) elif isinstance(row[column_name], str): combobox = ttk.Combobox(frame, values=["Option 1", "Option 2", "Option 3"]) combobox.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.insert(tk.END, str(e) + "\n")這句代碼中顯示數據需要顯示一列而不是一行，并且每運行一次需要將日志框中所有數據刪除

combobox = ttk.Combobox(frame, values=column_data.unique()) combobox.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.X, expand=True) frame_list.append(frame) except Exception as e: self.log_text.delete(1.0, tk....

import openpyxl # 读取Excel文件 file = openpyxl.load_workbook('./智能合单POC数据（脱敏）_原始.xlsx') sheet = file.active # 将Excel数据转为DataFrame格式 data = [] for row in sheet.iter_rows(min_row=2, max_row=sheet.max_row, values_only=True): data.append(row) df = pd.DataFrame(data, columns=[col.value for col in sheet[1]]) df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors='coerce' # 按日期分组，统计订单个数和车次 grouped = df.groupby('要求送货时间') result = pd.DataFrame({'订单个数': grouped.size(), '车次个数': grouped['车次'].nunique()}) print(result)报错为PS E:\数据建模> & C:/Users/asus/AppData/Local/Programs/Python/Python38/python.exe e:/数据建模/question4.py File "e:/数据建模/question4.py", line 369 grouped = df.groupby('要求送货时间') ^ SyntaxError: invalid syntax

这个错误是由于在 pd.to_datetime 函数调用的行末缺少了一个右括号。请在该行的末尾加上一个右括号，如下所示： python df['要求送货时间'] = pd.to_datetime(df['要求送货时间'], format='%Y-%m-%d', errors...

出现以下代码错误：Traceback (most recent call last): File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\0000 其他用途命令\拼接多个execl表，保留表头.py", line 27, in <module> result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 385, in concat return op.get_result() File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\reshape\concat.py", line 612, in get_result indexers[ax] = obj_labels.get_indexer(new_labels) File "D:\BaiduNetdiskWorkspace\PythonToTo\venv\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3731, in get_indexer raise InvalidIndexError(self._requires_unique_msg) pandas.errors.InvalidIndexError: Reindexing only valid with uniquely valued Index objects 进程已结束,退出代码1

result.to_excel(writer, index=False) writer.save() 在这个例子中，我们使用 reset_index 函数将每个数据框的索引重置为唯一的整数索引，并在拼接前使用 concat 函数将它们拼接在一起。这样可以确保拼接...

import pandas as pd from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix,classification_report, roc_curve, auc import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 读取数据 data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测样本.xlsx') # 分割训练集和验证集 train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=1) test_data = data.drop(train_data.index) # 定义特征变量和目标变量 features = ['高程', '起伏度', '桥梁长', '道路长', '平均坡度', '平均地温', 'T小于0', '相态'] target = '交通风险' # 训练随机森林模型 rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=1) rf.fit(train_data[features], train_data[target]) # 在验证集上进行预测并计算精度、召回率和F1值等指标 pred = rf.predict(test_data[features]) accuracy = accuracy_score(test_data[target], pred) confusion_mat = confusion_matrix(test_data[target], pred) classification_rep = classification_report(test_data[target], pred) print('Accuracy:', accuracy) print('Confusion matrix:') print(confusion_mat) print('Classification report:') print(classification_rep) # 输出混淆矩阵图片 sns.heatmap(confusion_mat, annot=True, cmap="Blues") plt.show() # 计算并绘制ROC曲线和AUC值 fpr, tpr, thresholds = roc_curve(test_data[target], pred) roc_auc = auc(fpr, tpr) print('AUC:', roc_auc) plt.figure() lw = 2 plt.plot(fpr, tpr, color='darkorange', lw=lw, label='ROC curve (area = %0.2f)' % roc_auc) plt.plot([0, 1], [0, 1], color='navy', lw=lw, linestyle='--') plt.xlim([0.0, 1.0]) plt.ylim([0.0, 1.05]) plt.xlabel('False Positive Rate') plt.ylabel('True Positive Rate') plt.title('Receiver operating characteristic') plt.legend(loc="lower right") plt.show() # 读取新数据文件并预测结果 new_data = pd.read_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096.xlsx') new_pred = rf.predict(new_data[features]) new_data['交通风险预测结果'] = new_pred new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False)改进代码使用多元roc曲线

new_data.to_excel('E:/桌面/预测脆弱性/20230523/预测样本/预测结果/交通风险预测096结果.xlsx', index=False) 注意：在这里，我们需要将目标变量进行 One-hot 编码，以便使用 multiclass_roc_auc_score() ...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.linear_model import Ridge from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures from sklearn.model_selection import train_test_split # 读取 Excel 文件 data = pd.read_excel('D://数据1.xlsx', sheet_name='000') # 把数据分成输入和输出 X = data.iloc[:, 0:4].values y = data.iloc[:, 0:4].values # 标准化处理 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 添加多项式特征 poly = PolynomialFeatures(degree=2, include_bias=False) X = poly.fit_transform(X) # 将数据分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, random_state=0) # 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=1, solver='auto', max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # 使用模型进行预测 y_pred = model.predict(X_test) # 将预测结果四舍五入取整 y_pred = np.round(y_pred) # 去除重复行 y_pred = np.unique(y_pred, axis=0) # 打印预测结果 print(y_pred)在这段代码中加入模型集成：通过将多个模型进行集成，可以提高模型的表现

可以使用集成学习方法，如随机森林、梯度提升树等。这些方法可以在不同的子样本或特征子集上训练多个模型，然后将它们的预测结果进行投票或加权平均，得到最终的预测结果。以下是一个使用随机森林进行模型集成的示例...
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df = pd.read_excel('meal_order_detail.xlsx') # 统计每列缺失值个数 print('每列缺失值个数：') print(df.isnull().sum()) # 删除重复数据 df.drop_duplicates(inplace=True) # 对place_order_time数据进行处理...

# 创建岭回归模型, 加入L2正则化 model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True)这段中normalize意外实参

model = Ridge(alpha=0.88, solver='auto', normalize=False, max_iter=1000, tol=0.001, random_state=None, penalty='l2', # 加入L2正则化 fit_intercept=True) # 拟合模型 model.fit(X_train, y_train) # ...
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实现2D3D相机拾取射线的关键技术

资源摘要信息: "camera-picking-ray:为2D/3D相机创建拾取射线" 本文介绍了一个名为"camera-picking-ray"的工具，该工具用于在2D和3D环境中，通过相机视角进行鼠标交互时创建拾取射线。拾取射线是指从相机（或视点）出发，通过鼠标点击位置指向场景中某一点的虚拟光线。这种技术广泛应用于游戏开发中，允许用户通过鼠标操作来选择、激活或互动场景中的对象。为了实现拾取射线，需要相机的投影矩阵（projection matrix）和视图矩阵（view matrix），这两个矩阵结合后可以逆变换得到拾取射线的起点和方向。 ### 知识点详解 1. **拾取射线（Picking Ray）**: - 拾取射线是3D图形学中的一个概念，它是从相机出发穿过视口（viewport）上某个特定点（通常是鼠标点击位置）的射线。 - 在游戏和虚拟现实应用中，拾取射线用于检测用户选择的对象、触发事件、进行命中测试（hit testing）等。 2. **投影矩阵（Projection Matrix）与视图矩阵（View Matrix）**: - 投影矩阵负责将3D场景中的点映射到2D视口上，通常包括透视投影（perspective projection）和平面投影（orthographic projection）。 - 视图矩阵定义了相机在场景中的位置和方向，它将物体从世界坐标系变换到相机坐标系。 - 将投影矩阵和视图矩阵结合起来得到的invProjView矩阵用于从视口坐标转换到相机空间坐标。 3. **实现拾取射线的过程**: - 首先需要计算相机的invProjView矩阵，这是投影矩阵和视图矩阵的逆矩阵。 - 使用鼠标点击位置的视口坐标作为输入，通过invProjView矩阵逆变换，计算出射线在世界坐标系中的起点（origin）和方向（direction）。 - 射线的起点一般为相机位置或相机前方某个位置，方向则是从相机位置指向鼠标点击位置的方向向量。 - 通过编程语言（如JavaScript）的矩阵库（例如gl-mat4）来执行这些矩阵运算。 4. **命中测试（Hit Testing）**: - 使用拾取射线进行命中测试是一种检测射线与场景中物体相交的技术。 - 在3D游戏开发中，通过计算射线与物体表面的交点来确定用户是否选中了一个物体。 - 此过程中可能需要考虑射线与不同物体类型的交互，例如球体、平面、多边形网格等。 5. **JavaScript与矩阵操作库**: - JavaScript是一种广泛用于网页开发的编程语言，在WebGL项目中用于处理图形渲染逻辑。 - gl-mat4是一个矩阵操作库，它提供了创建和操作4x4矩阵的函数，这些矩阵用于WebGL场景中的各种变换。 - 通过gl-mat4库，开发者可以更容易地执行矩阵运算，而无需手动编写复杂的数学公式。 6. **模块化编程**: - camera-picking-ray看起来是一个独立的模块或库，它封装了拾取射线生成的算法，让开发者能够通过简单的函数调用来实现复杂的3D拾取逻辑。 - 模块化编程允许开发者将拾取射线功能集成到更大的项目中，同时保持代码的清晰和可维护性。 7. **文件名称列表**: - 提供的文件名称列表是"camera-picking-ray-master"，表明这是一个包含多个文件和子目录的模块或项目，通常在GitHub等源代码托管平台上使用master分支来标识主分支。 - 开发者可以通过检查此项目源代码来更深入地理解拾取射线的实现细节，并根据需要进行修改或扩展功能。 ### 结论 "camera-picking-ray"作为一个技术工具，为开发者提供了一种高效生成和使用拾取射线的方法。它通过组合和逆变换相机矩阵，允许对3D场景中的物体进行精准选择和交互。此技术在游戏开发、虚拟现实、计算机辅助设计（CAD）等领域具有重要应用价值。通过了解和应用拾取射线，开发者可以显著提升用户的交互体验和操作精度。