修改我的代码错误,其中cunlist是一个列表:def zuidaserver(cunlist): data=pd.read_csv(cunlist, encoding='gbk') list=data.iloc[:,1] shuji=list.astype(int) maxshu=shuji.max() print(maxshu)

时间: 2024-02-26 18:58:26 浏览: 20
在您提供的代码中,可能存在以下错误: 1. `pd.read_csv()` 函数的第一个参数应该是文件路径,而您传递的是一个列表,这会导致错误。如果您想读取列表中的多个文件,可以使用循环或列表推导式来实现。 2. `data.iloc[:,1]` 表示选择所有行的第二列数据,如果您想选择第一列数据,请将索引值改为 0。 3. `list.astype(int)` 会将列表中所有元素转换为整数类型,如果列表中存在非数字元素,这将导致错误。您可以使用 `pd.to_numeric()` 函数来处理类型转换并忽略非数字元素。 下面是修改后的代码: ```python import pandas as pd def zuidaserver(cunlist): maxshu = None for file in cunlist: data = pd.read_csv(file, encoding='gbk') shuji = pd.to_numeric(data.iloc[:, 0], errors='coerce') if maxshu is None or shuji.max() > maxshu: maxshu = shuji.max() print(maxshu) ``` 在这个修改后的函数中,我们首先使用一个循环来遍历列表中的每个文件,并读取它们的数据。然后,我们使用 `pd.to_numeric()` 函数将第一列数据转换为数字类型,并忽略任何非数字元素。最后,我们将所有文件中的最大值与当前的最大值进行比较,并更新它们。最终,我们将最大值打印到控制台上。

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将冒号后面的代码改写成一个nn.module类:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import matplotlib.pyplot as plt from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM data1 = pd.read_csv("终极1.csv", usecols=[17], encoding='gb18030') df = data1.fillna(method='ffill') data = df.values.reshape(-1, 1) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data) * 0.8) test_size = len(data) - train_size train, test = data[0:train_size, :], data[train_size:len(data), :] def create_dataset(dataset, look_back=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back-1): a = dataset[i:(i+look_back), 0] dataX.append(a) dataY.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) look_back = 30 trainX, trainY = create_dataset(train, look_back) testX, testY = create_dataset(test, look_back) trainX = np.reshape(trainX, (trainX.shape[0], 1, trainX.shape[1])) testX = np.reshape(testX, (testX.shape[0], 1, testX.shape[1])) model = Sequential() model.add(LSTM(50, input_shape=(1, look_back), return_sequences=True)) model.add(LSTM(50)) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(trainX, trainY, epochs=6, batch_size=1, verbose=2) trainPredict = model.predict(trainX) testPredict = model.predict(testX) trainPredict = scaler.inverse_transform(trainPredict) trainY = scaler.inverse_transform([trainY]) testPredict = scaler.inverse_transform(testPredict) testY = scaler.inverse_transform([testY])

import pandas as pd from openpyxl import Workbook df=pd.read_csv("C:/anaconda/soi.long.data.csv",encoding=('ANSI')) def read_soi_data(file_path): soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 读取CSV文件,指定第一列为日期列,解析为日期格式 soi_data = pd.read_csv(file_path, index_col=0, parse_dates=True) # 将所有时间抽取为单独的列Date(形式为YYYY-MM-01) soi_data['Date'] = soi_data.index.strftime('%Y-%m-01') # 将所有SOI值按照时间顺序抽取为一个单独的SOI soi_data = soi_data[['Date', 'SOI']] # 将所有缺失值丢弃处理 soi_data = soi_data.dropna() # 导出到新的txt文件soi_dropnan.txt soi_data.to_csv('soi_dropnan.txt', sep=',', index=False) return soi_data # 使用示例 soi_data = read_soi_data('soi.long.data.csv') print(soi_data.head()) def read_soi_data(filename): # 读取数据集 df = pd.read_csv(filename, delim_whitespace=True, header=None, names=['SOI']) # 去除缺失值 df.dropna(inplace=True) # 统计最大值、最小值、平均值 soi_max = df['SOI'].max() soi_min = df['SOI'].min() soi_mean = df['SOI'].mean() return soi_max, soi_min, soi_mean # 调用函数读取数据集并统计SOI字段的最大值、最小值、平均值 soi_max, soi_min, soi_mean = read_soi_data('soi_dropnan.txt') # 打印结果 print('SOI字段的最大值为:', soi_max) print('SOI字段的最小值为:', soi_min) print('SOI字段的平均值为:', soi_mean) import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt def plot_histogram_and_pie_chart(): # 读取文件 data = pd.read_csv('soi_dropnan.txt', delim_whitespace=True, header=None, names=['Date', 'SOI']) # 统计最大值和最小值 maxValue = data['SOI'].max() minValue = data['SOI'].min() # 离散化 category = [minValue, 0, maxValue] labels = ['NinoRelate', 'LaNinaRelate'] data['Label'] = pd.cut(data['SOI'], bins=category, labels=labels) # 保存结果 data.to_csv('soi_dropnan_result.csv', index=False, columns=['Date', 'SOI', 'Label']) # 画饼状图 pie_data = data.groupby('Label').size() pie_data.plot(kind='pie', autopct='%1.1f%%', startangle=90) plt.axis('equal') plt.legend() plt.savefig('soi_pie.png', dpi=300) plt.show() # 读取数据 df = pd.read_csv('soi_dropnan_r

f = open('G:\jiont\比赛数据2022\charging_data79.csv', encoding='utf-8') data = pd.DataFrame(pd.read_csv(f, encoding='utf-8-sig', low_memory=False)) soc = np.array(data['standard_soc']) # 放电深度DoD current = np.array(data['total_current']) current = [ float(x)/10 for x in current ] all_vol = np.array(data['cell_volt_list']) mileage = np.array(data['mileage']) mileage = [ float(x)/10 for x in mileage ] all_sig_data = cycle_sig(all_vol) all_sig_data = clean_data(all_sig_data) def split_chargedata(chargr_data): a_data = [] all_data = [] for index, m in enumerate(mileage): if index + 1 < len(mileage): if m == mileage[index + 1]: a_data.append(chargr_data[index]) else: a_data.append(chargr_data[index]) all_data.append(a_data) a_data = [] else: all_data.append(a_data) return all_data all_charge_data = split_chargedata(all_sig_data) all_charge_current = split_chargedata(current) all_charge_soc = split_chargedata(soc) dod1 = [] for t in all_charge_soc: dod1.append(t[-1]-t[0]) ind = [] for ind1, t in enumerate(dod1): if t<10: ind.append(ind1) all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind, axis=0) ind9 = [5, 13, 25, 35, 47, 55, 81, 84, 86, 88, 89, 92, 94, 101, 111, 115, 116, 126, 157, 162, 167, 174, 180, 198, 200, 216, 237, 245, 261] all_charge_data = np.delete(all_charge_data, ind9, axis=0) all_charge_current = np.delete(all_charge_current, ind9, axis=0) all_charge_soc = np.delete(all_charge_soc, ind9, axis=0)

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