index = pd.MultiIndex.from_product([Order_df['Arrive_step'].unique(), Order_df['Pickup_Zone'].unique(), Order_df['Dropoff_Zone'].unique()], names=['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone']) grouped_Travel_time = Order_df.groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean().reindex(index, fill_value=0) grouped_Travel_time

这段代码是用于对一个名为`Order_df`的数据框按照`Arrive_step`、`Pickup_Zone`和`Dropoff_Zone`三个列进行分组，并计算每组中`Travel_time`列的平均值。然后，使用`pd.MultiIndex.from_product()`方法，创建一个三级行索引，分别对应`Arrive_step`、`Pickup_Zone`和`Dropoff_Zone`三个列的唯一值。接着，使用`reindex()`方法将分组后的平均值数据按照新创建的行索引进行重构，并填充缺失值为0。最终，得到一个以三个列为索引，平均旅行时间为值的数据框。

相关问题

# 用于填充缺失值的均值计算函数 def fill_missing_mean(group): mean = group.mean() return group.fillna(mean) # 构建多级索引 index = pd.MultiIndex.from_product([Order_df['Arrive_step'].unique(), Order_df['Pickup_Zone'].unique(), Order_df['Dropoff_Zone'].unique()], names=['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone']) # 按照多级索引分组并计算均值，然后用均值填充缺失值 grouped_Travel_time = Order_df.groupby(['Arrive_step', Order_df['Pickup_Zone'], 'Dropoff_Zone']).apply(fill_missing_mean).groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean().reindex(index, fill_value=0)那你尝试根据以上报错修改一下这个代码

根据报错信息，您可以尝试修改代码如下：

# 用于填充缺失值的均值计算函数
def fill_missing_mean(group):
    mean = group.mean()
    return group.fillna(mean)

# 构建多级索引
index = pd.MultiIndex.from_product([Order_df['Arrive_step'].unique(), Order_df['Pickup_Zone'].unique(), Order_df['Dropoff_Zone'].unique()], names=['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])

# 按照多级索引分组并计算均值，然后用均值填充缺失值
grouped_Travel_time = Order_df.groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone']).apply(fill_missing_mean).groupby(['Arrive_step', 'Pickup_Zone', 'Dropoff_Zone'])['Travel_time'].mean().reindex(index, fill_value=0)

主要是修改了 `groupby()` 方法的参数，将 `Order_df['Pickup_Zone']` 改为 `'Pickup_Zone'`，将 `Order_df['Dropoff_Zone']` 改为 `'Dropoff_Zone'`。同时，在 `reindex()` 方法中使用 `fillna()` 方法填充缺失值，而不是使用 `fill_value` 参数。

def fuzhi(z): if z.name!=None: if z.name in batch_solution_dict: SAV_index=batch_solution_dict[z.name] d_s='d'+str(z.name) s_e='s'+str(SAV_index) arrive_time_temp=SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['arrive_time'] SAV_loc=SAV_Demand_Graph.node()[s_e]['SAV_location'] is_future=SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['is_future'] real_waiting_time=360-SAV_Demand_Graph[d_s][s_e]['weight'] #赋值 if is_future==0: all_trip_time=datetime.timedelta(seconds=(real_waiting_time+z.destination_time+z.real_time)) bisect.insort(arrive_time,[z.pickup_datetime+all_trip_time,z.destination_node,SAV_index]) Nodes[SAV_loc]['SAV_ID'].remove(SAV_index) else : all_trip_time=datetime.timedelta(seconds=(real_waiting_time+z.destination_time+z.real_time)) bisect.insort(arrive_time,[z.pickup_datetime+all_trip_time,z.destination_node,SAV_index]) arrive_time.remove(arrive_time_temp) batch_solution_results[z.name]=[real_waiting_time,SAV_index,is_future] else: batch_solution_results[z.name]=[None,None,None] else: print(q,b)

这是一个Python函数，输入参数为z。函数的作用是根据z的属性值来获取一些信息，并进行一些计算。具体来说，如果z的name属性不为空，且在batch_solution_dict中存在，那么就会获取一些与SAV相关的信息，包括到达时间、位置、是否为未来需求以及实际等待时间。