优化这段代码test6['开始从事某工作年份']=test6['开始从事某工作年份'][test6['开始从事某工作年份']!='1.55']

时间: 2023-10-06 18:08:04 浏览: 37
这段代码的功能是将test6数据集中“开始从事某工作年份”不等于1.55的行筛选出来,并将筛选后的结果赋值给“开始从事某工作年份”列。这里有一个优化建议:可以使用loc方法来进行行筛选和列赋值,代码如下所示: ``` test6.loc[test6['开始从事某工作年份']!='1.55', '开始从事某工作年份'] = test6['开始从事某工作年份'] ``` 使用loc方法可以直接在原数据集上进行修改,不需要创建新的数据集。同时,代码的可读性也更加清晰。
相关问题

优化这段代码test6['开始从事某工作年份']=test6['开始从事某工作年份'].apply(lambda x:str(x)[:4])

这段代码的功能是将test6数据集中“开始从事某工作年份”列的每个元素的前4个字符提取出来,然后重新赋值给“开始从事某工作年份”列。这里有一个优化建议:可以使用str提供的slice方法来进行字符串切片,代码如下所示: ``` test6['开始从事某工作年份'] = test6['开始从事某工作年份'].str.slice(stop=4) ``` 使用str的slice方法可以直接对字符串进行切片,不需要使用lambda函数进行处理。同时,代码的可读性也更加清晰。

优化这段代码 public class test02 { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.print("年份"); int year = input.nextInt(); System.out.print("月份"); int month = input.nextInt(); if (year>0) { int days; if (month >= 1 && month <= 12) { if (month == 2) { if (year % 4 == 0 && year % 100 != 0 || year % 400 == 0) { days = 29; } else { days = 28; } } else if (month == 4 | month == 6 | month == 9 | month == 11) { days = 30; } else { days = 31; } System.out.println(+year + "年" + month+"月有" + days + "天"); } else { System.out.println("输入不合法"); } }else { System.out.println("不合法"); } } }

这段代码可以进行如下优化: public class test02 { public static void main(String[] args) { Scanner input = new Scanner(System.in); System.out.print("年份"); int year = input.nextInt(); System.out.print("月份"); int month = input.nextInt(); int days = ; if (year > && month >= 1 && month <= 12) { switch (month) { case 2: if ((year % 4 == && year % 100 != ) || year % 400 == ) { days = 29; } else { days = 28; } break; case 4: case 6: case 9: case 11: days = 30; break; default: days = 31; break; } System.out.println(year + "年" + month + "月有" + days + "天"); } else { System.out.println("输入的年份或月份不合法"); } } } 这里使用了 switch 语句来判断每个月的天数,并且增加了对输入年份和月份的合法性判断。

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import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from statsmodels.tsa.arima.model import ARIMA from statsmodels.graphics.tsaplots import plot_acf, plot_pacf plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] import matplotlib as mpl mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False import warnings warnings.filterwarnings("ignore") years = range(1997, 2004) months = range(1, 13) data = [ [9.4, 11.3, 16.8, 19.8, 20.3, 18.8, 20.9, 24.9, 24.7, 24.3, 19.4, 18.6], [9.6, 11.7, 15.8, 19.9, 19.5, 17.8, 17.8, 23.3, 21.4, 24.5, 20.1, 15.9], [10.1, 12.9, 17.7, 21, 21, 20.4, 21.9, 25.8, 29.3, 29.8, 23.6, 16.5], [11.4, 26, 19.6, 25.9, 27.6, 24.3, 23, 27.8, 27.3, 28.5, 32.8, 18.5], [11.5, 26.4, 20.4, 26.1, 28.9, 28, 25.2, 30.8, 28.7, 28.1, 22.2, 20.7], [13.7, 29.7, 23.1, 28.9, 29, 27.4, 26, 32.2, 31.4, 32.6, 29.2, 22.9], [15.4, 17.1, 23.5, 11.6, 1.78, 2.61, 8.8, 16.2, None, None, None, None] ] df = pd.DataFrame(data, columns=range(1, 13), index=range(1997, 2004)) df.index.name = '年份' # 平稳性检验 def test_stationarity(timeseries): # 将数组转换为 Series 对象 series = pd.Series(timeseries) # 计算移动平均和移动标准差 rolling_mean = series.rolling(window=3).mean() rolling_std = series.rolling(window=3).std() # 绘制移动平均和移动标准差 plt.figure(figsize=(10, 6),dpi=500) plt.plot(series.values.flatten(), label='原始数据') plt.plot(rolling_mean.values.flatten(), label='移动平均') plt.plot(rolling_std.values.flatten(), label='移动标准差') plt.xlabel('月数') plt.ylabel('接待人数(万人)') plt.title('移动平均和移动标准差') plt.legend() plt.show() # 执行ADF单位根检验 from statsmodels.tsa.stattools import adfuller result = adfuller(series.dropna()) print('ADF检验结果:') print(f'ADF统计量: {result[0]}') print(f'p-value: {result[1]}') print(f'临界值: {result[4]}') # 进行平稳性检验 test_stationarity(df.stack().values.flatten()) # 差分处理 df_diff = df.diff().dropna()

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