修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1) # 将搜索到的第三列的值替换1.txt文件中的第三列的值 df1.iloc[:, 2] = df2.iloc[ind, 2].values # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)，将搜索到的所有满足条件的第三列的值求平均值再替换

好的，你需要对代码进行如下修改：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KDTree

# 读取数据
df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None)
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None)

# 构建KDTree
tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)

# 搜索最近邻
dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1)

# 计算所有搜索到的第三列的平均值
mean_value = np.mean(df2.iloc[ind, 2].values)

# 将搜索到的所有满足条件的第三列的值替换为平均值
df1.iloc[ind, 2] = mean_value

# 将新的数据写入4.txt文件中
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

在这个版本的代码中，我们首先计算了搜索到的所有第三列的平均值，然后使用`iloc`方法将所有满足条件的第三列的值替换为平均值。

希望这能解决你的问题。

相关问题

根据上述代码，改写下列程序try: df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None) except Exception as e: print("Error: ", e)

根据上述代码，改写后的程序如下：

try:
    points3D = pd.read_csv('points3D.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
    skeleton = cv2.imread('skeleton.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
    tree = KDTree(points3D.iloc[:, :2].values)
    with open("./voc/skelon/3d/result.txt", 'w', encoding='utf-8') as f1:
        for y in range(skeleton.shape[0]):
            for x in range(skeleton.shape[1]):
                if skeleton[y][x] == 255:
                    x_axis_coord, y_axis_coord = transform_xy(x, y)
                    query_point = [x_axis_coord, y_axis_coord]
                    dist, index = tree.query(query_point)
                    f1.write(str(points3D.iloc[index, 0]) + " " +
                             str(points3D.iloc[index, 1]) + " " +
                             str(points3D.iloc[index, 2]) + " " + '\n')
except Exception as e:
    print("Error: ", e)

这段代码与原始代码类似，不过是将输入的数据文件和输出的文件名、格式都进行了修改以适应新的应用场景。同时，由于我们无法直接读取图像文件，需要使用cv2库里的imread函数获取二维骨架图像。最后，将得到的三维坐标写入到txt文件中。

import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)

您已经成功导入了 Pandas 库，并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件，将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。

接下来，您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作，按照 'ra' 列的值进行升序排序，并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。

然后，您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行，基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断，并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。

接着，您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据，并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。

随后，您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。

最后，您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件，并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中，并将第一列作为索引列。