下面这段代码什么意思：def generateDf(dataIn,cam,cam1): df0 = getFilteredData(dataIn,cam) df1 = getFilteredData(dataIn,cam1) df1 = df1[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate']] col_rename = {} for col in df1.columns: col_rename[col]='prev_station_' + col

时间: 2023-06-04 17:02:44 浏览: 108
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DF1通信协议说明

这段代码的意思是：定义一个生成数据框的函数generateDf，该函数接受三个参数dataIn、cam和cam1。函数内部调用getFilteredData函数获得两个过滤后的数据框df0和df1，其中df1只包括了'avgVehicleSpeed'和'vehicleFlowRate'两列。然后，该函数使用一个for循环将df1中的列名重命名为'prev_station_'，并将其保存在字典col_rename中。最后返回一个数据框。
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DF1协议概述硬件配置与连接.pdf

主要介绍了AB PLC串口通讯线缆1756-CP3引脚连接方式、RSLOGIX5000编程软件中软件配置方法及步骤。
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DF1 协议规范 更新时间2020年

DF1协议是AB公司可编程控制器系统广泛支持的数据链路层通信协议，各系列可编程控制器及装有RSLinx通信软件的计算机均支持DF1协议。它的物理层建立在RS232和RS485等电气标准之上，针对不同的设备建立不同的应用层命令...

解释这段代码：def generateDf(dataIn,cam,cam1): df0 = getFilteredData(dataIn,cam) df1 = getFilteredData(dataIn,cam1) df1 = df1[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate']] col_rename = {} for col in df1.columns: col_rename[col]='prev_station_' + col df1.rename(columns=col_rename,inplace=True) df = df0.join(df1) df=df[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate','trafficConcentration','dayofweek','hour','prev_station_avgVehicleSpeed', 'prev_station_vehicleFlowRate']].copy() df['isWeekend'] = df['dayofweek'].map(lambda x : 0 if x < 5 else 1)

这段代码定义了一个名为 generateDf 的函数，它有三个参数：dataIn、cam 和 cam1。函数的目的是生成一个数据框（dataframe），该数据框包含了从两个不同相机（cam 和 cam1）获取的过滤数据。函数的主要步骤如下： 1...

df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)返回列表没有数值

这段代码主要是针对数据框df1中的位置列(location)的处理，将位置列中包含'Remote'字符串的行标记为True，不包含的行标记为False，然后将该标记列和薪资列(salary)分别赋值给A和B。接着，使用pd.merge函数将A和B两个...

帮我写一个判断，if df1为空，df1=df2 ；else df1=df1.merge(df2）

好的，这是一个关于 Pandas DataFrame 的问题，我可以...这个判断语句的意思是，如果 df1 为空（即没有任何行或列），则将 df2 赋值给 df1；否则，将 df2 合并到 df1 中。希望这个回答对你有所帮助。还有什么问题吗？

coding: utf-8 import pandas as pd #导入成绩数据 df = pd.read_excel('d: \data \grade.xls',sheet name='gradel') #所有值全为缺失值才删除 df1 = df.dropna(how='al1')#输出df1的前5行 print(df1.head()) #删除至少出现过两个缺失值的行 df1 = df.dropna(thresh=2,axis=0)#输出df1的前10行 print (df1.head (10)) #删除subset中指定的列含有缺失值的行df1 = df.dropna (subset=['exam']) #输出df1的前5行 print (df1.head()) #删除含有缺失值的列 print (df.dropna(axis=1)) #只要有缺失值就删除，并且直接在原数据上进行修改 df1 = df.dropna(how='any',inplace=True) print(df)是否有错

这段代码有一个小错误，即最后一行的 df1 = df.dropna(how='any',inplace=True)。inplace=True 参数会直接在原 DataFrame 上进行修改，因此不需要再将结果赋值给 df1。正确的写法应该是： df.dropna(how=...

df1 = df1(df1['日期']==date)

这段代码有语法错误，应该改为： python df1 = df1[df1['日期'] == date] 这行代码的作用是从 DataFrame 对象 df1 中选择出所有 日期 列等于 date 变量的行，并将结果重新赋值给 df1。其中，df1['...

import warnings from pandas.core.common import SettingWithCopyWarning warnings.simplefilter(action="ignore", category=SettingWithCopyWarning)#关赋值的警告就能赋值成功 data1=df1['c1'] for i in range(len(data1)): if data1[i]=='n': data1[i]=None df1['c1']=data1 df1['c1']=df1['c1'].fillna(df1['c1'].mean())

这段代码的作用是： 1. 导入 warnings 和 SettingWithCopyWarning 类。 2. 禁用 SettingWithCopyWarning 警告，这个警告通常会在修改视图时触发。 3. 从 DataFrame df1 的 c1 列中获取数据，然后遍历...

这段代码的含义是什么？df1 = df[df["Label"] == "Benign"][:380943] df2 = df[df["Label"] == "Malicious"][:380943] df = pd.concat([df1,df2], axis =0)

这段代码的含义是将一个名为df的数据框按照“Label”列中的值分成两个数据框，分别为“Benign”和“Malicious”类别。然后，从每个类别中选择前380943行数据，合并成一个新的数据框，并将其赋值给原始数据框df。...

for index, i in df1['0']: ii = str(i) if ii not in dict1: df1['a'] = 4 else: df1['a'] = 3 break

这是一段 Python 代码，使用了 Pandas 库中的 DataFrame 对象。它遍历了 df1 中名为 '0' 的列，将每个元素转换为字符串并存储在 ii 中。如果 ii 不在 dict1 中，那么将 df1 中名为 'a' 的列设置为 4，否则设置为 3。...

请识别以下Python的代码的问题：import pandas as pd def warning_level(value): if value < 0: return "不预警" elif value < m1: return "C类预警" elif value < m2: return "B类预警" else: return "A类预警" def m(df1): m1 = 10 m2 = 20 df1['预警级别'] = df1['x1'].apply(warning_level) df1 = pd.DataFrame({'m1': [1, 2, 3], 'm2': ['a', 'b', 'c'], 'x1': [10, 20, 30], 'x2': [100, 200, 300]}) m(df1) print(df1)

以下是此代码的问题： 1. 在函数m中，m1和m2没有被定义，因此warning_level函数将无法正常工作。 2. 在函数m中，df1['预警级别']应该在创建DataFrame之后进行。 3. 在调用m函数之前，应将DataFrame创建语句放在函数...

假设有两个DataFrame：df1和df2，令df2=df1,现在令df1['a']='',怎么让df2不跟着一起动

如果您在 Python 中使用 df2 = df1 的方式将 df2 赋值为 df1，实际上是将 df2 的指针指向了 df1 所在的内存地址。因此，在您修改 df1 的数据时，由于 df2 和 df1 共享同一块内存，所以 df2 中的数据也会被修改。 ...

if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] < 50: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '40M' and df1.loc['下行速率'] < 30: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '20M' and df1.loc['下行速率'] < 10: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '5M' and df1.loc['下行速率'] < 2.5: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '80M' and df1.loc['下行速率'] < 40: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '200M' and df1.loc['下行速率'] < 100: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否'

根据你提供的代码，你想要根据不同的条件对DataFrame进行筛选，并将结果存储在df1['低速率差小区']列中。但是，你的代码中存在一个问题：每个条件都会覆盖前一个条件设置的值，导致最终结果只会反映最后一个条件的...

def get_HS300(start,end): df1 = pro.index_weight(index_code='399300.SZ',start_date =start,end_date=end) df1 = list(df1['con_code']) #删除最近一年上市股票，st股票 df2 = pro.stock_basic(exchange='',list_status='L') df2 = df2[df2['list_date'].apply(int).values<20190601] df2 = df2[-df2['name'].apply(lambda x:x.startswith('*ST'))] df2 = list(df2['ts_code']) codes = [] for i in df1: if i in df2: codes.append(i) return codes 上面代码什么意思

上面的代码是一个函数get_HS300，它接受两个参数start和end，表示起始日期和结束...总体而言，这段代码的目的是获取指定日期范围内沪深300指数的成分股代码，并进行一些筛选条件，返回符合条件的股票代码列表。

headers = ["省", "地市（州）", "县（市、区）", "01-房屋及居民家庭财产损失台账", "如何批量处理excel保存到一个新表中02-农林牧渔业损失台账", "03-工矿商贸业损失台账", "04-基础设施损失台账", "05-公共服务损失台账", "06-其他损失台账", "总损失合计"] new_df1 = pd.DataFrame(columns=headers) # 从原始Sheet表格中读取 A5, B5, C5 单元格的数据，分别填充到新DataFrame的“省”，“地市（州）”，“县（市、区）”列下面。 for df1 in dataframes: new_df1 = new_df1.append( pd.Series(df1.iloc[4, :3].tolist() + [None] * (len(headers) - 3), index=headers), ignore_index=True) # 从原始Sheet表格中读取 D列和E列的数据，逐行扫描，如果D列数据在headers列表中出现，就将该行E列的数据填充到对应的表头headers下面。 for df1 in dataframes: for i in range(4, df1.shape[0]): row_data = df1.iloc[i, :] d_col_data = row_data[3] e_col_data = row_data[4] if d_col_data in headers: new_df1.loc[new_df1.shape[0] - 1, d_col_data] = e_col_data

这是一个Python的代码段，使用了pandas库创建了一个空的DataFrame表格，表格列名为headers中的内容。该表格可以用来存储各种损失台账信息，包括房屋及居民家庭财产损失、农林牧渔业损失、工矿商贸业损失、基础设施...

import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title，这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列

for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1) # 排序，按照第二列的元素进行...

优化代码df1=df[df.name=='Ben'] df2=df[df.name=='Elizabeth'] df3=df[df.name=='John'] df4=df[df.name=='Smith'] df5=df[df.name=='Sherly']

可以使用 Pandas 中的 groupby 函数来实现这个操作，代码如下： grouped = df.groupby('name') df1 = grouped.get_group('Ben') df2 = grouped.get_group('Elizabeth') df3 = grouped.get_group('John') df4 ...

for num in WindNumberList: df1 = data[(data['WindNumber']==num)&(data['label']==0)].copy() model = isolationForest_model(isStandard=True,contamination=0.05) model.fit(df1[features])分析代码

这段代码循环遍历WindNumberList，对于每个num，在data数据集中选出WindNumber为num且label为0的样本，并将其复制到df1中。然后，使用isolationForest_model模型进行异常检测，其中isStandard=True表示对数据进行...

根据要求修改代码：删除缺失值较少的指定行¶df1[==df1.dropna(subset=[‘Embarked’])

这个代码的意思应该是找到df1中在'Embarked'列有缺失值的数据行。如果目的是删除缺失值少的特定行，可以首先计算每列的缺失值计数，然后选择缺失值最少的那一列进行筛选。这里是修正后的代码示例： python # ...

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