df1 = get_distance_df(df) df1.to_csv('city_distance.csv',encoding = 'gbk') print("delta_distance:\n", df) distance=np.zeros((11,11)) #for z in range(len(df1)): for l in range(0,11): for s in range(0, 11): distance[l,s]=df1.loc[s+11*l,'delta_distance'] #print(distance)什么意思
时间: 2024-04-18 13:31:54 浏览: 8
这段代码的意思是:首先调用函数 `get_distance_df(df)`,将返回的结果保存到变量 `df1` 中。然后使用 `df1.to_csv('city_distance.csv',encoding = 'gbk')` 将 `df1` 中的数据保存到一个名为 "city_distance.csv" 的文件中,编码方式为 gbk。
接下来,代码使用一个大小为 11x11 的数组 `distance` 来存储距离信息。通过一个嵌套的循环,将 `df1` 中的 `delta_distance` 值提取出来,并存储到 `distance` 数组中的对应位置。
最后,代码注释掉了 `print(distance)`,所以目前并没有打印出 `distance` 数组的内容。你可以取消注释这行代码,以查看 `distance` 数组的值。
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df1=pd.read_csv
df1=pd.read_csv是一个用于读取CSV文件的函数。它是pandas库中的一个方法,用于将CSV文件中的数据加载到一个名为df1的DataFrame对象中。
CSV文件是一种常见的文本文件格式,用于存储表格数据。它以逗号作为字段之间的分隔符,每一行表示一个记录,每个字段表示一个属性。
使用df1=pd.read_csv函数可以将CSV文件加载到内存中,并将其解析为一个DataFrame对象。DataFrame是pandas库中的一个数据结构,类似于表格或电子表格,可以方便地对数据进行处理和分析。
在使用df1=pd.read_csv函数时,你需要提供CSV文件的路径作为参数,例如:
df1 = pd.read_csv('data.csv')
这将读取名为data.csv的文件,并将其内容存储在df1中。你可以通过df1来访问和操作CSV文件中的数据。
df1 = pandas.read_csv("0.csv")
这段代码是用 pandas 库中的 read_csv 函数来读取名为 "0.csv" 的文件,并将其存储在名为 df1 的 DataFrame 对象中。如果该文件不存在或读取失败,会抛出相应的错误。需要注意的是,运行该代码需要先导入 pandas 库,通常可以使用以下代码进行导入:
```
import pandas
```