df = pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(4,5)), index=["地区1", "地区2", "地区3","地区4"], columns=["武汉","天门", "黄冈","孝感","广水"]) x = df[4]报错

时间: 2023-09-14 10:09:01 浏览: 202
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基于Python数据分析之pandas统计分析

根据您提供的代码，您的代码中似乎没有出现错误。但是，如果您正尝试使用 x = df[4] 这行代码来取得数据框 df 中 "广水" 这一列数据的话，那么会出现报错。这是因为 Pandas 中使用 [] 符号来取得列数据时，需要使用列名，而不是列的索引位置。因此，正确的获取 "广水" 列数据的方法应该是 x = df["广水"]。
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df1 = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(20, 1))) df2 = pd.DataFrame(np.linspace(0, 100, num=20).astype(int)) df3 = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 1)) # 按照行合并为新 DataFrame df =...

import numpy as np import pandas as pd array=["Python","C","Scala","Java","GO","Scala","SQL","PHP","Python"] language=pd.Series(data=array) print(language) score=pd.Series(np.random.randint(low=0,high=100,size=9)) print(score) df_series1=language print(pd.DataFrame(df_series1)) df_series2=score print(pd.DataFrame(df_series2)) integrate=pd.concat([pd.DataFrame(df_series1),pd.DataFrame(df_series2)],axis=1,ignore_index=True) print(integrate) print(integrate.head(4))完成下面的题目：(5) 输出language字段为Python的行(6) 按照score字段升序排序(7) 统计每种编程语言出现的次数

(5) 输出language字段为Python的行： python print(integrate[integrate[0]=="Python"]) 输出： 0 1 0 Python 24 8 Python 60 (6) 按照score字段升序排序： python print(integrate.sort_...

stu = {'name':['小明','王芳','赵平','李红','李涵'], 'sex':['male','female','female','female','male'], 'year':[1996,1997,1994,1999,1996]} data = pd.DataFrame(stu) print(data['sex'].value_counts()) data['sex'].value_counts().plot(kind = 'bar',rot = 30) plt.show() data['sex'].value_counts().plot(kind = 'barh',rot = 30) plt.show() df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size = (3,3)),index = {'one','two','three'}, columns = ['I1','I2','I3']) df.plot(kind = 'barh') plt.xlabel('Values(m)') plt.ylabel('Class') plt.title('Plot Example') plt.show() wy = pd.Series(np.random.normal(size = 80)) s.hist(bins = 15,grid = False) plt.show()

首先定义了一个字典，包含了学生的姓名、性别和出生年份等信息，然后将其转化为 Pandas 的 DataFrame。接着使用了 value_counts() 方法统计了 DataFrame 中每个性别的人数，并使用 plot() 方法绘制了柱状图和水平...

pd.DataFrame(np.random.randint(10))优化下

data = np.random.randint(10, size=(5, 3)) df = pd.DataFrame(data) print(df) 这里我们通过size参数指定了返回数组的形状，然后将结果赋值给data变量，再将data传给pd.DataFrame构造函数来创建...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

randintnum = pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)], axis=1, ignore_index=True) cent_test, result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:, 0], result_test.iloc[:, 1], c=...

ValueError Traceback (most recent call last) Cell In[64], line 1 ----> 1 df=pd.DataFrame(np.random.randint(1,100,size=(3,3)),index={'one','two','three'}, 2 columns=['11','12','13']) 3 df.plot(kind='barh') 4 plt.xlabel('Values(m)') File ~\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\pandas\core\frame.py:673, in DataFrame.__init__(self, data, index, columns, dtype, copy) 671 # GH47215 672 if index is not None and isinstance(index, set): --> 673 raise ValueError("index cannot be a set") 674 if columns is not None and isinstance(columns, set): 675 raise ValueError("columns cannot be a set") ValueError: index cannot be a set怎么解决

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 100, size=(3, 3)), index=['one', 'two', 'three'], columns=['11', '12', '13']) 这样就可以避免 ValueError: index cannot be a set 的错误。

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np # 生成数据 df = pd.DataFrame( { 'Name': ['item ' + str(i) for i in list(range(1, 51)) ], 'Value': np.random.randint(low=10, high=100, size=50) }) # 排序 df = df.sort_values(by=['Value']) # 初始化画布 plt.figure(figsize=(20, 10)) ax = plt.subplot(111, polar=True) plt.axis('off') # 设置图表参数 upperLimit = 100 lowerLimit = 30 labelPadding = 4 # 计算最大值 max = df['Value'].max() # 数据下限 10, 上限 100 slope = (max - lowerLimit) / max heights = slope * df.Value + lowerLimit # 计算条形图的宽度 width = 2*np.pi / len(df.index) # 计算角度 indexes = list(range(1, len(df.index)+1)) angles = [element * width for element in indexes] # 绘制条形图 bars = ax.bar( x=angles, height=heights, width=width, bottom=lowerLimit, linewidth=2, edgecolor="white", color="#61a4b2", ) # 添加标签 for bar, angle, height, label in zip(bars,angles, heights, df["Name"]): # 旋转 rotation = np.rad2deg(angle) # 翻转 alignment = "" if angle >= np.pi/2 and angle < 3*np.pi/2: alignment = "right" rotation = rotation + 180 else: alignment = "left" # 最后添加标签 ax.text( x=angle, y=lowerLimit + bar.get_height() + labelPadding, s=label, ha=alignment, va='center', rotation=rotation, rotation_mode="anchor") plt.show()解释一下这个代码的意思

1. 使用Pandas生成一个包含50个元素的数据框，其中每个元素都是一个物品名称和对应的值（值是在10到100之间的随机整数）。 2. 对数据框按照值进行排序。 3. 初始化Matplotlib的画布，并设置为极坐标图。 4. 计算出...

from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from lime.lime_tabular import LimeTabularExplainer import numpy as np import pandas as pd # 准备数据 data = load_breast_cancer() # df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names) # df['target']=data.target # print(df.head()) X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 训练模型 rfc = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) rfc.fit(X_train, y_train) # 预测结果 y_pred = rfc.predict(X_test) accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"Accuracy:{accuracy:.3f}") # 解释模型结果 def explain_sample(x, model, feature_names): explainer = LimeTabularExplainer(X_train, feature_names=feature_names, class_names=data.target_names) exp = explainer.explain_instance(x, model.predict_proba, num_features=len(feature_names)) return exp # 随机选择一个测试样本并解释 idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show()优化一下这段代码，让可视化图片不要一闪而过

idx = np.random.randint(len(X_test)) x=X_test[idx] exp=explain_sample(x,rfc,data.feature_names) fig=exp.as_pyplot_figure() print(f"Sample index:{idx}") fig.show() input("Press Enter to continue...

1、运行下列代码，生成一个100行100列的整数0方阵arr对象(共10000个数 据)，其中有20个随机位置的整数0被修改成1。 import numpy as np import pandas as pd stno=[’2022011%03d’%i for i in range(120)] score=np. random. normal(72,20,(120,4)). astype(int) df=pd. DataFrame(score, columns=['chin','math','eng','comp']) df['stno']=stno (1)统计出这20个整数1的二维索引下标，并输出。 (2)使用两种不同的方法，将arr方阵中的20个1修改成10及20(第一种方 法，将1修改成10，第二种方法将10修改成20) (3)输出行号10-19共10行1000个数据。 (4)输出列号5-6两列共200数据 (5)输出第5行到第8行(包括第8行),第10列到第15列(不包括第15列)矩阵中 的20个数据

x, y = np.random.randint(0, 100, size=2) arr[x][y] = 1 # 统计出所有值为1的索引下标 indices = np.argwhere(arr == 1) # 输出 print("20个值为1的索引下标：") print(indices) 输出： 20个值为1的...

一、 从Numpy数组生成DataFrame: 已知小红、小明、小芳、小强四个人在玩掷色子游戏，每分钟掷一轮，共掷六轮。 生成数组的命令num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4))

num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4)) # 将数组转化为DataFrame df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强']) # 输出DataFrame print(df) 这样就可以将Numpy数组转化为...

已知小红、小明、小芳、小强四个人在玩掷色子游戏，每分钟掷一轮，共掷六轮。 生成数组的命令num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4)) 1. 请以时间为下标，四个人的名字为标签，每次投掷的点数为数据，生成一个DataFrame数组。

num_arr = np.random.randint(1, 6, size=(6, 4)) # 构造DataFrame df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强'], index=[f'第{i}轮' for i in range(1, 7)]) print(df) 输出结果...

一、 从Numpy数组生成DataFrame: 已知小红、小明、小芳、小强四个人在玩掷色子游戏，每分钟掷一轮，共掷六轮。 生成数组的命令num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4)) 1. 请以时间为下标，四个人的名字为标签，每次投掷的点数为数据，生成一个DataFrame数组。 2. 展示前三轮每个人的点数。 3. 展示“小明”和“小强”的每个轮次的点数。 4. 求出每个人投掷的点数和。 5. 按照“小红”投掷的点数，由大到小排序。 6. 把所有为1的点数的值替换为6点 7. 把1换成5，2换成6. 8. 删除下标为1的列。 9. 检查重复行。 10. 用describe函数描述这个DataFrame。

num_arr = np.random.randint(1, 6, size=(6, 4)) df = pd.DataFrame(num_arr, columns=names) print(df) 输出： 小红 小明 小芳 小强 0 2 2 4 1 1 3 2 2 4 2 5 2 1 5 3 3 3 1 2 4 2 3 2 4 5 1 3 5 2 ...

df=df.reindex(['T', 'Po', 'P', 'Pa', 'U', 'Ff', 'N', 'Tn', 'Tx', 'Nh', 'H', 'VV', 'Td', 'tR', 'RRR']) 有问题吗?

df = pd.DataFrame(np.random.randint(10, 20, size=(4, 4)), index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['A', 'B', 'C', 'D']) print("原始DataFrame：") print(df) # 对DataFrame进行重新索引 df = df.reindex(['T', ...

（1） 利用random和datetime创建1个WPF商店2018年营业额模拟数据结构DateFrame，此结构（日期date、销量amount）。模拟数据随机生成共365条，数据日期date起于2018-01-01止于2018-12-31，数据销 次 量amount的取值范围为[300，600]之间，如图1所示。 注意：sd=datetime.date(2020,1,1)产生2020-01-01当天日期，sd=sd+datetime.timedelta(days=1)增加一天。df=DataFrame(columns=['date','amount'])可用于创建初始结构DataFrame. (2) 计算amount列的最大值、最大值列索引和最小值、最小值列索引和平均值。增加第3列采样数据，采样方法：按amount列的平均值和标准差正态分布采样生成。

df = pd.DataFrame(data) # 计算最大值、最小值和平均值 max_value = df['amount'].max() max_index = df['amount'].idxmax() min_value = df['amount'].min() min_index = df['amount'].idxmin() mean_value = df...

random_params = {'n_estimators': randint(low=80, high=121), 'max_features': randint(low=5, high=10)} forset_reg = RandomForestRegressor(random_state=2020) random_search_forest = RandomizedSearchCV(forest_reg, param_distributions=random_params, n_iter=20, scoring='neg_mean_squared_error', cv=15, random_state=2020) random_search_forest.fit(housing_prepares, housing_label) print('随机搜索下最佳参数', random_search_forest.best_params_) print('随机搜索下最佳评估器', random_search_forest.best_estimator_) final_model1 = random_search_forest.best_estimator_ y_predict = final_model1.predict(x_test) final_mse = mean_squared_error(y_test, y_predict) final_rmse = np.sqrt(final_mse) print(final_rmse) display(final_rmse) cvrus = random_search_forest.cv_results_ for mean_score, params in zip(cvrus['mean_test_score'], cvrus['params']): print(np.sqrt(-mean_score), params) 将以上代码绘图实现

cv_df = pd.DataFrame({'params': params, 'RMSE': cv_rmse}) cv_df = cv_df.sort_values(by='RMSE', ascending=True) cv_df = cv_df.reset_index(drop=True) cv_df.loc[len(cv_df)] = ['Test set', test_rmse] ...

通过构建决策树（采用Gini指标）对随机生成（通过np.random.randint方法）的数字进行分类，自变量X为100x4的矩阵，随机生成的数字大于10，因变量Y为大于2的100x1矩阵。树的最大深度限制为3层，训练完成之后将树可视化显示。通过代码演示

df = pd.DataFrame(data=np.c_[X.ravel(), y], columns=[f'Feature_{i}' for i in range(1, 5)] + ['Label']) # 定义画图函数 def plot_tree(clf, df, feature_names): dot_data = StringIO() export_graphviz...

使用np.random.randint()函数随机产生一组取值为[50,90)之间,size值为(10,12)的整数,作为上海市一年的平均相对湿度百分比的值。以 1~12 月的英文缩写为标签，绘制箱型图。

接下来，我们可以使用 np.random.randint() 函数来生成数据： python data = np.random.randint(low=50, high=90, size=(10, 12)) 这将生成一个 10 行 12 列的二维数组，其中每个元素都是取值在 [50, 90)...

在代码中，我们先使用numpy库中的random.randint函数构建第一个DataFrame对象，取值范围为-100至100之间的随机整数。接着，我们构建第二个DataFrame对象，和第一个DataFrame对象的index和columns相同。然后我们使用for循环对第二个DataFrame对象进行计算。对于每一行，我们使用nlargest函数找到前3大和前6大的数值。对于每个位置，如果该位置在其所在行的前三大数值中，我们将其记录为字母A，如果该位置在第4至第6大数值中，我们将其记录为字母B，否则为空值。

data1 = np.random.randint(-100, 101, size=(5, 4)) df1 = pd.DataFrame(data1, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) # 构建第二个DataFrame对象，与df1具有相同的index和columns df2 = pd.DataFrame(index=df1.index, ...

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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。