df.insert(1, "rt", rt_values) 什么意思
时间: 2024-05-17 14:18:59 浏览: 98
这段代码使用了 Pandas 库中 DataFrame 类的 insert() 方法,在 DataFrame 的第 1 列(索引为 1)插入了名为 "rt" 的新列,并将 rt_values 数组作为新列的值。具体来说,这段代码会将 rt_values 数组中的第一个值插入到 DataFrame 中的第一行第二列(索引为 1),第二个值插入到 DataFrame 中的第二行第二列,以此类推。最终得到的 DataFrame 中,第一列不变,第二列为新插入的 "rt" 列。
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在python中如何用循环达成df_A_0 = X[kms.labels_ == 0] df_A_1 = X[kms.labels_ == 1] df_A_2 = X[kms.labels_ == 2] df_A_3 = X[kms.labels_ == 3] df_A_4 = X[kms.labels_ == 4] m = np.shape(df_A_0)[1] df_A_0.insert(df_A_0.shape[1], 'label', 0) # 打标签 df_A_1.insert(df_A_1.shape[1], 'label', 1) df_A_2.insert(df_A_2.shape[1], 'label', 2) df_A_3.insert(df_A_3.shape[1], 'label', 3) df_A_4.insert(df_A_4.shape[1], 'label', 4)df_labels_data = pd.concat([df_A_0, df_A_1, df_A_2, df_A_3, df_A_4])
你可以使用一个循环来遍历所有的标签,并为每个标签创建一个数据框。以下是示例代码:
```
dfs = []
for i in range(kms.n_clusters):
df_A_i = X[kms.labels_ == i]
m = np.shape(df_A_i)[1]
df_A_i.insert(m, 'label', i)
dfs.append(df_A_i)
df_labels_data = pd.concat(dfs)
```
在这个循环中,我们使用 `range(kms.n_clusters)` 来遍历所有的标签。对于每个标签,我们使用布尔索引 `kms.labels_ == i` 来选择所有标签为 `i` 的数据点,并将其存储在名为 `df_A_i` 的数据框中。然后,我们计算数据框的列数 `m`,并将标签列添加到数据框中。最后,我们将每个数据框加入到一个名为 `dfs` 的列表中,并使用 `pd.concat` 函数将它们合并成一个新的数据框 `df_labels_data`。
请注意,这个代码片段假设你已经导入了 `pandas` 和 `numpy`。如果没有,你需要在代码开头添加以下行:
```
import pandas as pd
import numpy as np
```
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,level参数指定了子集的索引级别。