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 13:02:44 浏览: 59
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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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. 使用 getFilteredData 函数从 dataIn 中获取 cam 相机的过滤数据,并赋值给 df0 变量。
2. 使用 getFilteredData 函数从 dataIn 中获取 cam1 相机的过滤数据,并赋值给 df1 变量。
3. 从 df1 中选择 'avgVehicleSpeed' 和 'vehicleFlowRate' 两列,并赋值给 df1 变量。
4. 创建一个空字典 col_rename。
5. 遍历 df1 的每一列,将列名修改为 'prev_station_' + 列名,并将修改后的列名作为字典 col_rename 的键,原先的列名作为值。例如,'avgVehicleSpeed' 修改为 'prev_station_avgVehicleSpeed','vehicleFlowRate' 修改为 'prev_station_vehicleFlowRate'。
6. 使用 rename 函数将 df1 的列名修改为新的列名。
7. 将 df0 和 df1 拼接起来,赋值给 df 变量。
8. 从 df 中选择 'avgVehicleSpeed'、'vehicleFlowRate'、'trafficConcentration'、'dayofweek'、'hour'、'prev_station_avgVehicleSpeed' 和 'prev_station_vehicleFlowRate' 七列,并赋值给 df 变量。
9. 创建一个新的列 'isWeekend',其值为根据 'dayofweek' 列的值计算得到的结果。如果 'dayofweek' 的值小于 5,则 'isWeekend' 的值为 0,否则为 1。最后返回 df 变量。
df1 = pd.DataFrame(data) IndentationError: unexpected indent
`IndentationError: unexpected indent` 是 Python 中常见的错误,它通常发生在代码缩进不正确的情况下。当你使用 `pd.DataFrame(data)` 创建一个 DataFrame 时,如果遇到了这个错误,可能的原因包括:
1. 缩进不一致:在 Python 中,缩进对于代码块的定义至关重要。检查前后代码块的缩进是否匹配,比如看是否有额外的空格或 tab 键没有正确地对齐。
2. 列表推导式:如果你在 `data` 对象内部使用了列表推导式或字典推导式,确保它们的缩进也符合 Python 的标准格式。
3. 函数或循环嵌套:检查附近是否有嵌套的函数或循环,如果没有正确关闭,可能会导致缩进错误。
4. 行内代码:如果你试图在一个单独的行中完成 DataFrame 的创建,确保没有意外的换行符影响了缩进。
解决方法是找到错误发生的具体行,调整缩进使其符合 Python 的 4个空格或1个tab的标准。修复后,尝试再次运行代码。如果你能提供具体的代码片段,我可以更准确地帮助你定位问题。