120秒中断次数', '外呼120秒以上次数', '外呼总次数', '外呼成功率', '外呼60秒中断率', '外呼拒接率', '外呼平均时长', '外呼总时长', 'label'] #df_9.drop(columns=['质心距离']) print("df_0:",len(df_0)) print("df_1:",len(df_1)) print("df_9:",len(df_9)) df_0.reset_index(drop=True, inplace=True) df_1.reset_index(drop=True, inplace=True) df_9.reset_index(drop=True, inplace=True) return df_0, df_1, df_9

这段代码打印了数据框 df_0、df_1 和 df_9 的长度即每个数据框中的样本数量。

接下，代码使用 reset_index 函数重置了 df_0、df_1 和 df_9 的索引，并将其修改为连续的整数索引。

最后，代码返回了修改后的 df_0、df_1 和 df_9 数据框。

这段代码的作用是打印数据框的长度，并对数据框的索引进行重置，以保证索引的连续性。返回的数据框可以在后续的数据处理和分析中使用。

相关问题

默纳克外呼专用协议软件请输入外呼板使用的外呼代码(fp-08);15 mctc-hcb 外呼

### 回答1：
默纳克外呼专用协议软件是一种用于进行外呼操作的软件工具。该软件提供了一系列的功能和协议，以帮助用户进行高效的外呼流程管理。在使用该软件进行外呼时，需要输入外呼板使用的外呼代码为fp-08，并设置外呼参数为15 mctc-hcb。

外呼代码fp-08对应着外呼板的标识，通过输入这个代码，系统可以识别并加载相应的外呼板。外呼板通常携带着一些预设的外呼设置和参数，便于用户根据需求进行配置和修改。

而15 mctc-hcb代表了外呼的一种参数设置。其中的15指的是外呼尝试次数，也就是说在外呼过程中，如果没有成功接通，系统会尝试15次。mctc-hcb则是一种拨号方案或策略的表示。它可能涉及线路选择、号码拨打策略等。

外呼板的使用和外呼参数的设置对于外呼操作的成功与效率都非常重要。通过默纳克外呼专用协议软件，用户可以灵活地配置外呼板和调整各种外呼参数，从而满足不同外呼场景和需求。同时，该软件还提供了实时监控、统计分析、自动化呼叫等功能，方便用户进行外呼管理和优化。总之，默纳克外呼专用协议软件的使用可以提升外呼效率，提高业务处理的效果。

### 回答2：
默纳克外呼专用协议软件是一种针对外呼板的使用而设计的软件。外呼板使用的外呼代码是fp-08。这个外呼代码代表着外呼板所需的特定指令代码，用于控制外呼板的工作。

另外，15 mctc-hcb是外呼板的一种配置方式。mctc-hcb是一种外呼模式，它表示外呼板将按照一定的时序方式进行外呼操作。在这种配置下，外呼板将按照队列中的顺序一个接一个地进行外呼，直到全部外呼完成。

默纳克外呼专用协议软件与外呼板的配合使用，可以实现高效的外呼操作。这个软件具有丰富的功能，可以设置外呼内容、外呼顺序、外呼时间等参数，以实现更加灵活和个性化的外呼操作。

通过默纳克外呼专用协议软件对外呼板进行配置，可以有效地提高外呼的准确性和效率。而在外呼过程中，可以通过软件的监控功能来实时查看外呼情况，及时发现和解决问题。

总之，默纳克外呼专用协议软件是一种为外呼板而开发的软件，在外呼板中使用特定的外呼代码来进行外呼操作。通过该软件的配置，可以实现高效、可靠的外呼过程，并对外呼情况进行监控和管理。

### 回答3：
默纳克外呼专用协议软件是一种用于外呼服务的软件，可以帮助企业进行高效的外呼拨号和通信。该软件有自己特定的外呼代码和功能。

外呼板使用的外呼代码是fp-08。这个外呼代码是用来标识外呼板的类型和功能的。通过设置不同的外呼代码，可以实现不同的外呼服务需求。

另外，15 mctc-hcb 是另一个外呼行为的指令。这个指令可能是指使用15个通道进行mctc-hcb外呼。mctc-hcb可能是某一具体外呼任务或者某一外呼系统的名称。通过使用15个通道并使用mctc-hcb指令，可以实现快速高效的外呼。

综上所述，默纳克外呼专用协议软件具有灵活的外呼代码设置，通过设置不同的外呼代码可以实现多样化的外呼需求。而使用15 mctc-hcb指令并使用15个通道，可以实现更高效的外呼服务。该软件的使用可以提高企业外呼的效率和质量，提升客户服务水平。

0秒中断次数', '外呼120秒以上次数', '外呼总次数', '外呼成功率', '外呼60秒中断率', '外呼拒接率', '外呼平均时长', '外呼总时长', 'label'] df_0['label'] = 0 #df_0.drop(columns=['质心距离']) # df_0['入网时长（月）'] = data_to_month(df_0, cfg_dict) # df_9 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_unk_std.pickle') # df_9 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_unk.pickle') df_9 = pd.DataFrame() for root, dirs, files in os.walk('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_unk/'): files = [f for f in files if not f[0] == '.'] for file in files: print('read from => %s%s' % (root, file)) tmp = pd.read_csv('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_unk/' + file, header=None, encoding='utf-8') df_9 = df_9.append(tmp) df_9.columns = ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否黑名单&免打扰', '证件性别', '证件年龄', '是否集团网用户', '是否校园用户', '是否双

这段代码是继续加载数据集的代码。

首先，代码给 df_0 数据框添加了一个名为 'label' 的列，并将所有行的值都设置为 0。这可能是为了标记 df_0 中的样本为负例。

接着，代码创建了一个空的数据框 df_9。

然后，通过 os.walk 函数遍历指定目录下的文件，获取文件列表。在遍历过程中，排除以点开头的隐藏文件。

对于每个文件，代码使用 pd.read_csv 函数读取文件内容，并将其追加到 df_9 数据框中。

最后，代码给 df_9 数据框添加列名，列名为 ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否黑名单&免打扰', '证件性别', '证件年龄', '是否集团网用户', '是否校园用户', ...]。

这段代码的作用是加载另一个数据集 df_9，并为其添加列名。根据代码中的注释，df_9 数据集可能包含了未知样本。