解释每一句代码：decisions = df.apply(decision_analysis, axis=1) decision_results = pd.DataFrame(decisions.tolist()) print(decision_results)

这段代码是在对DataFrame `df` 进行应用操作（apply），具体来说是沿列（axis=1）对每个元素调用名为`decision_analysis` 的函数。这个函数可能是用于分析每个购买日期（purchase_dt）对应的项目（item）的数据，可能涉及到决策策略或指标计算。

应用完成后，`apply()` 函数会返回一个 Series 对象，其中包含了每个行的结果。接着，`tolist()` 方法将 Series 转换成 Python 列表，因为我们需要一个 DataFrame 来存储这些结果。

最后，我们创建了一个新的 DataFrame `decision_results`，并将转换后的列表作为数据插入，形成了一个新的表格，列名与原 DataFrame 中的行名相同，用于存储每个项目的决策分析结果。

具体代码解释如下：

# 对DataFrame df 的每一行应用 decision_analysis 函数
decisions = df.apply(decision_analysis, axis=1)

# 将 apply 函数得到的一系列结果转化为列表
decision_list = decisions.tolist()

# 创建新的 DataFrame，将决策结果按行存储
decision_results = pd.DataFrame(decision_list, columns=df.columns)  # 列名保持一致

# 打印决策结果 DataFrame
print(decision_results)

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makeDecision(){ let items = []; let mins = []; let maxs = []; let selKeys = Object.keys(this.select); for(let i=0;i<selKeys.length;i++){ if(this.select[selKeys[i]]) { items.push(selKeys[i]); mins.push(this.minvalue[selKeys[i]]); maxs.push(this.maxvalue[selKeys[i]]); } } let index = this; $.ajax({ type: "POST", url: "/make_decision_mapping", data: {"items":items,"mins":mins,"maxs":maxs}, traditional: true, success: function (rtn) { console.log(rtn); index.decisions = []; for(let i=0;i<rtn.tecs.length;i++){ let obj = {}; let names = index.tecName(rtn.tecs[i]); obj.tecone = index.getTecString(names["坡体防护技术"]); obj.tectwo = index.getTecString(names["截排水技术"]); obj.tecthree = index.getTecString(names["建植技术"]); obj.tecfour = index.getTecString(names["养护技术"]); obj.score = rtn.scores[i]; index.decisions.push(obj); } } }); },

这段代码是一个 JavaScript 函数，名为 `makeDecision()`。该函数会执行一个 AJAX POST 请求，发送 items、mins 和 maxs 三个参数到服务器的 "/make_decision_mapping" URL，然后等待服务器返回结果。在请求成功后，该函数会将返回的数据解析为 decisions 数组，并将其赋值给 index.decisions 变量。decisions 数组中的每个元素都是一个对象，包含了四个技术方案和一个得分。其中，`index` 是一个当前对象的引用，`$` 是 jQuery 库的全局变量。

%生成随机二进制码 bits = randi([0 1],1,N); %二进制编码到4-PAM符号映射 for k=1:length(bits)/2 if bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==0 symbols(k)=-3; elseif bits(2*k-1)==0 && bits(2*k)==1 symbols(k)=-1; elseif bits(2*k-1)==1 && bits(2*k)==1 symbols(k)=3; else symbols(k)=1; end end %计算AWGN噪声样本标准差 EsN0 = 10^(EsN0/10); N0 = 1/(2*R*EsN0); sigma = sqrt(N0/2); %生成AWGN噪声向量，与信号相加即可 noise = sigma*randn(1,length(symbols)); received = symbols + noise; local_code = [-3 0; -1 -2; 1 2; 3 0]; %相关器输出 for k=1:N/2 r = received(2*k-1:2*k); correlations = sum(repmat(r,4,1).*local_code,2); [Y, I] = max(correlations); decisions(k) = local_code(I,1); end %统计错误个数 num_errors = sum(abs(decisions-symbols(1:length(decisions)))>0); %计算误码率和误符号率 bit_error_rate = num_errors/N; symbol_error_rate = bit_error_rate/log2(M); %绘制误码率曲线 figure(1); semilogy(EsN0dB,theory_ber,'k-',EsN0dB,BER,'ro'); axis([0 15 1e-6 1]) xlabel('E_s/N_0 (dB)'); ylabel('BER'); legend('Theoretical','Simulation');

这段代码是用来模拟基于4-PAM调制的数字通信系统，并计算误码率和误符号率的。其中，随机生成长度为N的二进制码，将其映射到4-PAM符号集合中，然后加入AWGN噪声，接收端对接收到的信号进行相关运算，得到最接近的符号作为决策，并统计误码率和误符号率。最后，使用semilogy函数绘制误码率曲线，并将仿真结果与理论结果进行比较。