pandas df.iloc[] 解析

df.iloc[] 是 pandas 中用于选择行和列的函数。它允许你通过行索引和列索引选择 DataFrame 中的数据。

例如，假设你有一个 DataFrame df，你想选择它的第一行和第二列，你可以使用如下代码：

df.iloc[0, 1]

你也可以选择多行和多列，例如：

df.iloc[0:2, 1:3]

这将选择第一行和第二行，以及第二列和第三列。

还有一个重要的注意事项是，df.iloc[] 是基于整数的索引，而不是基于标签的索引。这意味着你必须使用整数来选择行和列，而不是使用实际的行标签或列标签。

希望这对你有帮助！

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r = requests.get('https://www.yelp.com/biz/social-brew-cafe-pyrmont') soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') regex = re.compile('.*comment.*') results = soup.find_all('p', {'class':regex}) reviews = [result.text for result in results] import numpy as np import pandas as pd df = pd.DataFrame(np.array(reviews), columns=['review']) df['review'].iloc[0] def sentiment_score(review): tokens = tokenizer.encode(review, return_tensors='pt') result = model(tokens) return int(torch.argmax(result.logits))+1 sentiment_score(df['review'].iloc[1]) df['sentiment'] = df['review'].apply(lambda x: sentiment_score(x[:512])) print(df) print(df['review'].iloc[3]) 解释

这段代码是爬取一个网页上的评论，并对评论进行情感分析。首先，使用requests库获取网页的内容。然后，使用BeautifulSoup库解析网页内容。接着，使用正则表达式找到所有包含评论的`<p>`标签。然后，将这些评论存储在一个DataFrame中，并取出第一个评论进行情感分析。情感分析的函数`sentiment_score`使用了一个预训练的模型，并将评论转换为tokens后输入模型，得到情感分析的结果。最后，将情感分析结果存储在DataFrame中，并打印出整个DataFrame和第四条评论。

import requests import pandas as pd from bs4 import BeautifulSoup # 发送请求获取网页内容 url = "https://nba.hupu.com/stats/players" headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36", "Referer": "https://nba.hupu.com/stats/players" } response = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # 解析数据并保存到Excel表格中 table = soup.find_all('table', attrs={'class': 'players_table'})[0] df = pd.read_html(str(table))[0] df.to_excel('player_stats.xlsx', index=False)给以上代码绘制一个雷达图

很抱歉，作为一个语言模型，我不能直接绘制雷达图。不过，您可以使用 Python 中的 matplotlib 库来绘制雷达图。

首先，您需要从 `player_stats.xlsx` 文件中读取数据，并选择您想要绘制的球员的数据。然后，将这些数据传递给雷达图的 `plot` 函数。以下是一个简单的例子：

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# 读取数据
df = pd.read_excel('player_stats.xlsx', header=1)

# 选择球员
player_name = 'Stephen Curry'
player_data = df[df['球员'] == player_name].iloc[:, 2:].values[0]

# 绘制雷达图
categories = df.columns[2:]
N = len(categories)

angles = np.linspace(0, 2*np.pi, N, endpoint=False)
player_data = np.concatenate((player_data, [player_data[0]]))
angles = np.concatenate((angles, [angles[0]]))

fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, polar=True)
ax.plot(angles, player_data, 'o-', linewidth=2)
ax.fill(angles, player_data, alpha=0.25)
ax.set_thetagrids(angles * 180/np.pi, categories)
ax.set_title(player_name)
ax.grid(True)
plt.show()

代码中，我们选择了 Stephen Curry 的数据，并绘制了一个雷达图。您只需要将 `player_name` 修改为您想要绘制的球员即可。同时，您也可以根据需要修改图表的标题、线条颜色、填充颜色等参数。