col for col in df1.columns.tolist() if col.upper() not in list(np.char.upper(np.array(keycol.exclude_col.get(keyfilenm))))是什么意思
时间: 2024-04-27 09:23:43 浏览: 8
这段代码是在Python中对一个DataFrame(df1)的列进行遍历,将每个列名转换为大写形式,然后检查在排除列表中是否存在。 排除列表是通过获取一个名为keycol.exclude_col的字典中的值(即一个列表),该字典是通过获取另一个名为keyfilenm的字典中的值(即一个字符串)而获得的。 如果列名不在排除列表中,则将其添加到一个新列表中。 最后,该代码返回新列表。
总体来说,这段代码的作用是从DataFrame中获取不在排除列表中的列名。
相关问题
dataset = df1.values np.random.shuffle(df1)
这段代码有一些问题:
1. `df1.values`会将DataFrame转化为一个numpy数组,但是这一步并没有保存这个数组,需要将其赋值给一个变量,例如`arr = df1.values`。
2. `np.random.shuffle()`是将一个可变序列随机排序,但是这里传入的是一个DataFrame对象,不是一个可变序列。需要将其转化为一个numpy数组后再进行随机排序,例如`np.random.shuffle(arr)`。
正确的代码应该是:
```
arr = df1.values
np.random.shuffle(arr)
```
col_list = null_col_df1.index.tolist() print(col_list) for col in col_list: print(col,df[col].median())
这段代码的作用是读取 DataFrame 中缺失值所在列的名称,并计算每一列的中位数。
具体解释如下:
- 第一行代码 `col_list = null_col_df1.index.tolist()` 读取了 DataFrame `null_col_df1` 中缺失值所在列的名称,并将其存储在列表 `col_list` 中。
- 第二行代码 `print(col_list)` 打印出了 `col_list`,即缺失值所在的列名列表。
- 第三行代码 `for col in col_list:` 开始对 `col_list` 中的每个列名进行循环遍历。
- 第四行代码 `print(col,df[col].median())` 输出当前循环列名 `col`,以及 DataFrame 中该列的中位数值。
需要注意的是,这段代码中并没有对 DataFrame 进行填充缺失值的操作。如果需要对缺失值进行填充,需要在循环中使用相应的方法进行处理。