b=b.index.values.tolist() 表示什么意思

时间: 2023-08-31 16:30:10 浏览: 158
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经典Python面试题之Python基础篇.docx

### 回答1: 这是将 Pandas DataFrame 中某一列转化为列表的语法。index 是 DataFrame 中的一个属性,values 表示取出该属性的值。tolist() 方法将该值转换为列表形式。b.index.values.tolist() 表示将 DataFrame b 的索引列转化为列表。 ### 回答2: b=b.index.values.tolist() 表示将Series或DataFrame的索引值转换为一个列表。 具体来说,b是一个Series或DataFrame对象,通过b.index访问其索引值,然后通过.values将索引值转换为一个NumPy数组,最后通过tolist()方法将NumPy数组转换为一个Python列表。 这个操作通常用于需要将索引值进行进一步处理或与其他数据结构进行比较时使用。 ### 回答3: b=b.index.values.tolist()表示将b的索引值转换为列表的形式,并将结果赋给b。
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import requests from bs4 import BeautifulSoup import openpyxl from time import sleep # 设置请求头,模拟浏览器访问 headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36'} # 从天眼查获取公司邮箱和电话 def get_info(company): email = '' phone = '' url = 'https://www.tianyancha.com/search?key=' + company r = requests.get(url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # try: # 获取公司详情页链接 company_url = soup.find_all('a', class_='index_alink__zcia5 link-click')[0].get('href') r = requests.get(company_url, headers=headers) soup = BeautifulSoup(r.text, 'html.parser') # 获取公司邮箱和电话 email = soup.find_all('span', class_='index_detail-email__B_1Tq')[0].text sleep(0.5) phone = soup.find('span',class_='index_detail-tel__fgpsE').text # except: # pass # return email,phone # 从Excel文件中读取公司名称 def read_from_excel(file_path): wb = openpyxl.load_workbook(file_path) ws = wb.active company_list = [] for row in ws.iter_rows(min_row=2, values_only=True): company_list.append(row[0]) return company_list # 将公司邮箱和电话写入Excel文件 def write_to_excel(company_list): wb = openpyxl.Workbook() ws = wb.active ws.title = 'Company Info' # 写入表头 ws.cell(row=1, column=1, value='Company Name') ws.cell(row=1, column=2, value='Email') ws.cell(row=1, column=3, value='Phone') # 写入数据 for i, company in enumerate(company_list): email,phone = get_info(company) ws.cell(row=i+2, column=1, value=company) ws.cell(row=i+2, column=2, value=email) ws.cell(row=i+2, column=3, value=phone) # 保存Excel文件 wb.save('company_info.xlsx') if __name__ == '__main__': file_path = 'company_names.xlsx' company_list = read_from_excel(file_path) write_to_excel(company_list)优化这段代码

class Tongbao: def __init__(self,sortname,money,percent): self.danwei = "单位" self.file_name = Load.read_excel("./a站点通报.xlsx", "py通报") self.sortname = sortname self.money = money self.percent = percent def paiming(self,unit): b = [1,2,3,8,9,10] self.danwei = [] Money = [] Precent = [] for i in b: self.danwei.append(self.file_name.loc[self.file_name[self.sortname] == i, self.danwei].values) Money.append(self.file_name.loc[self.file_name[self.sortname] == i, self.money].values) Precent.append(self.file_name.loc[self.file_name[self.sortname] == i, self.percent].values) # print(top_3['单位'][0]) res = f"{self.danwei[0][0]}({round(Money[0][0],2)}{unit},完成{round(Precent[0][0]*100,2)}%),{self.danwei[1][0]}({round(Money[1][0],2)}{unit},完成{round(Precent[1][0]*100,2)}%),{self.danwei[2][0]}({round(Money[2][0],2)}{unit},完成{round(Precent[2][0]*100,2)}%)" res1 = f"{self.danwei[3][0]}({round(Money[3][0],2)}{unit},完成{round(Precent[3][0]*100,2)}%),{self.danwei[4][0]}({round(Money[4][0],2)}{unit},完成{round(Precent[4][0]*100,2)}%),{self.danwei[5][0]}({round(Money[5][0],2)}{unit},完成{round(Precent[5][0]*100,2)}%)" return res,res1 xundian_res,xundian_res1 = Tongbao(sortname="巡店排名",money = "当月巡店2次以上的站点数",percent = "当月巡店率").paiming("个") res_jidi,res_jidi1 = Tongbao(sortname="寄递排名",money = "寄递叠加累计",percent = "寄递叠加完成率").paiming("个") res_jinrong,res_jinrong1 = Tongbao(sortname="金融排名",money = "叠加金融累计",percent = "金融叠加完成率").paiming("个") res_youzhi,res_youzhi1 = Tongbao(sortname="站点排名",money = "已优质站点完成",percent = "优质站点完成率").paiming("个") 代码报错Index data must be 1-dimensional

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.basemap import Basemap from scipy.spatial.distance import cdist from ant_colony import solve_tsp # 读取城市数据 df = pd.read_excel('world_coordinate.xlsx', index_col=0, dtype=str) # 提取城市和经纬度数据 countrys = df.index.values countrys_coords = np.array(df['[longitude, latitude]'].apply(eval).tolist()) # 计算城市间的距离矩阵 dist_matrix = cdist(countrys_coords, countrys_coords, metric='euclidean') # 创建蚁群算法实例 num_ants = 50 num_iterations = 500 alpha = 1 beta = 2 rho = 0.5 acs = solve_tsp(dist_matrix, num_ants=num_ants, num_iterations=num_iterations, alpha=alpha, beta=beta, rho=rho) # 输出访问完所有城市的最短路径的距离和城市序列 best_path = acs.get_best_path() best_distance = acs.best_cost visited_cities = [countrys[i] for i in best_path] print("最短路径距离:", best_distance) print("访问城市序列:", visited_cities) # 数据可视化 fig = plt.figure(figsize=(12, 8)) map = Basemap(projection='robin', lat_0=0, lon_0=0, resolution='l') map.drawcoastlines(color='gray') map.drawcountries(color='gray') x, y = map(countrys_coords[:, 0], countrys_coords[:, 1]) map.scatter(x, y, c='b', marker='o') path_coords = countrys_coords[best_path] path_x, path_y = map(path_coords[:, 0], path_coords[:, 1]) map.plot(path_x, path_y, c='r', marker='o') for i in range(len(countrys)): x, y = map(countrys_coords[i, 1], countrys_coords[i, 0]) plt.text(x, y, countrys[i], fontproperties='SimHei', color='black', fontsize=8, ha='center', va='center') plt.title("全球首都最短路径规划") plt.show()改成现在都有调用蚁群算法库的代码

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