for i in tqdm(range(1, length)): if data.iloc[i]['iuId'] == data.iloc[length-1]['iuId'] and data.iloc[i]['ouId'] == data.iloc[length-1]['ouId']: if data.iloc[length-1]['roundTime']-data.iloc[i]['roundTime'] < 26060*1000: break分析

时间: 2023-10-10 21:10:23 浏览: 61

pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

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1 引言　　Pandas是作为Python数据分析著名的工具包，提供了多种数据选取的方法，方便实用。本文主要介绍Pandas的几种数据选取的方法。　　Pandas中，数据主要保存为Dataframe和Series是数据结构，这两种数据结构数据选取的方式基本一致，本文主要以Dataframe为例进行介绍。　　在Dataframe中选取数据大抵包括3中情况：　　1）行（列）选取（单维度选取）：df[]。这种情况一次只能选取行或者列，即一次选取中，只能为行或者列设置筛选条件（只能为一个维度设置筛选条件）。　　2）区域选取（多维选取）：df.loc[]，df.iloc[]，df.ix[]。在Pandas库中，数据操作的核心是对DataFrame对象的处理，它提供了一系列高效且灵活的数据选取方法。本篇文章将深入探讨如何使用df[]、df.loc[], df.iloc[], df.ix[], df.at[], df.iat[]来选取DataFrame中的数据。 1. **行（列）选取**：通过df[]进行单维度选取 - **整数索引切片**：你可以用整数索引来选取DataFrame的行。例如，df[0:1]会选取第一行，而df[0:2]则选取前两行。值得注意的是，这里的切片遵循“左闭右开”的规则。 - **标签索引切片**：如果你的DataFrame有自定义的行索引（如上述例子中的labels），可以使用标签来选取行。例如，df[:'a']选取标签为'a'之前的所有行，而df['a':'b']则选取标签从'a'到'b'（包含'a'但不包含'b'）的行。 - **布尔数组选取**：你可以创建一个与DataFrame行数相等的布尔数组，用它来选取满足特定条件的行。例如，选取age大于30的行，可以写成df[df['age'] > 30]。 2. **区域选取**：通过df.loc[], df.iloc[], df.ix[]进行多维选取 - **df.loc[]**：基于标签的选取，允许你同时根据行和列的标签来选取数据。例如，df.loc['a':'c', 'age':'gender']选取标签在'a'到'c'之间行以及'age'到'gender'之间列的数据。 - **df.iloc[]**：基于位置的选取，用整数来选取数据。例如，df.iloc[0:2, 1:3]选取前两行（位置0和1）和第二、三列（位置1和2）的数据。 - **df.ix[]**：这是一个混合定位器，可以同时接受标签和位置，但在Pandas 0.20.0版本之后已弃用，推荐使用其他两个定位器。 3. **单元格选取**：通过df.at[]和df.iat[]进行精确的点选取 - **df.at[]**：根据标签选取单个单元格。例如，df.at['a', 'age']会返回行标签为'a'的行中'age'列的值。 - **df.iat[]**：根据位置选取单个单元格。例如，df.iat[0, 1]会返回第一行（位置0）第二列（位置1）的值。在实际使用中，这些方法可以组合使用，构建复杂的数据选取逻辑。例如，如果想选取年龄大于30且性别为0的所有人的名字，可以这样操作： ```python selected = df[(df['age'] > 30) & (df['gender'] == 0)]['name'] ``` 了解并熟练掌握这些数据选取方法，能帮助你在数据分析时更加得心应手，高效地处理Pandas DataFrame中的数据。记得在实际操作中，要根据数据的特点和需求灵活选用不同的选取方式。

这段代码是一个循环，循环变量i的取值范围是从1到length-1，其中length是一个变量，表示数据的长度。循环内部首先判断data中第i行的iuId和ouId是否与数据的最后一行相同，如果相同，继续判断最后一行的roundTime与第i行的roundTime之差是否小于2小时，如果小于2小时，就结束循环。这段代码的目的是用于根据iuId和ouId来查找数据中符合条件的最近的一行，并且两行之间的时间间隔小于2小时。

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for i in tqdm(range(1, length)): if data.iloc[i]['iuId'] == data.iloc[length-1]['iuId'] and data.iloc[i]['ouId'] == data.iloc[length-1]['ouId']: if data.iloc[length-1]['roundTime']-data.iloc[i]['roundTime'] < 26060*1000: break分析

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dt=(data.iloc[:,1:]-(data.iloc[:,1:].min()))/((data.iloc[:,1:].max())-(data.iloc[:,1:].min())) In [29]: data.iloc[:,1:]=dt In [30]: data

帮忙改一下 for i in b1.index: if b1.iloc[i,'收货单位'] in x['客户名称']: b1.iloc[i,'资格']=1 else: continue

def dropsame(data): for i in range(data.shape[1]): if pd.unique(data.iloc[:,i])==1: pd.drop(data.iloc[:,i]) dropsame(data) 报错为ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

for j in range(len(one_sample.iloc[i])): if one_m.iloc[i - 1][j] == 1: one_deltaPre.iloc[i][j] = 1.0 elif one_m.iloc[i - 1][j] == 0: one_deltaPre.iloc[i][j] = one_deltaPre.iloc[i - 1][j] + 1.0 if one_m.iloc[i][j] == 1: one_lastvalues.iloc[i][j] = one_sample.iloc[i][j] elif one_m.iloc[i][j] == 0:

for i in tqdm(range(0,34,2)): globals()['list'+ '直接影响0' + str(int(i/2+1))] =[] for j in range(36): if j==i: continue for k in range(36): if k==i or k==j: continue else: globals()['list'+ '直接影响0' + str(int(i/2+1))].append(data1.iloc[j,i]*data1.iloc[k,j]*data1.iloc[36,k])

这段代码是什么意思dt=(data.iloc[:,1:]-(data.iloc[:,1:].min()))/((data.iloc[:,1:].max())-(data.iloc[:,1:].min())) data.iloc[:,1:]=dt data

代码讲解 team_group['points'] = 0 team_group for i in range(results.shape[0]): for j in range(team_group.shape[0]): if results.iloc[i, 1] == team_group.iloc[j, 0]: team_group.iloc[j, 2] += 3

if data.iloc[i-1]['ou26Status03'] < 8 and (data.iloc[i:i+3]['ou26Status03'] == 8).all and data.iloc[i-1]['iuId'] == data.iloc[i+2]['iuId']:

for i in range(len(data)): for j in range(2,15): data.iloc[i,j]=float(data.iloc[i,j].split('\n')[0].replace('−','-')) data=data.iloc[:,1:-2] display(data)

dt=(data.iloc[:,1:]-(data.iloc[:,1:].min()))/((data.iloc[:,1:].max())-(data.iloc[:,1:].min()))

X = data.iloc[:, 1:].values y = data.iloc[:, 1].values

def dropsame(data): for i in range(data.shape[1]): if pd.Series(data.iloc[:, i]).nunique(): data.drop(data.columns[i], axis=1, inplace=True) return data dropsame(data) IndexError: single positional indexer is out-of-bounds

解释代码：data = data.iloc[1:] data = data.fillna(method='ffill') data.head()

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for i in tqdm(range(0,34,2)): globals()['list'+ '直接影响0' + str(int(i/2+1))] =[] for j in range(36): if j==i: continue for k in range(36): if k==i or k==j: continue else: globals()['list'+ '直接影响0' + str(int(i/2+1))].append(data1.iloc[j,i]data1.iloc[k,j]data1.iloc[36,k])