解释 temp1 = pd.DataFrame(sdata) temp2 = temp1.diff(axis=1) temp3 = temp2.values return np.delete(temp3, 0, axis=1)‘

这段代码的作用是将输入的sdata数据转化为数据框格式，然后计算每个元素与其前一个元素的差值，再将差值转化为数组格式，最后删除每行的第一个元素并返回新的数组。

具体来说，代码的执行过程如下：

1. 使用pandas库中的DataFrame函数将sdata转化为数据框格式，并将其赋值给temp1。

2. 使用数据框的diff()函数计算每个元素与其前一个元素的差值，并指定axis=1表示计算每行之间的差值，将结果赋值给temp2。

3. 使用数组的values属性将temp2转化为数组格式，并将其赋值给temp3。

4. 使用numpy库中的delete()函数删除temp3中每行的第一个元素（因为差值的第一个元素是NaN），并指定axis=1表示删除每行的第一个元素，最后将删除后的数组作为函数的返回值。

相关问题

df=pd.DataFrame() for file in filelist: temp=pd.read_excel(file,sheet_names= '会议纪要') df=pd.concat(df,temp,axis = 0)

这段代码使用了 pandas 库中的 concat() 函数，将多个 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 合并成一个 DataFrame，并赋值给变量 df。

具体解释如下：

1. 首先创建一个空的 DataFrame，赋值给变量 df。

2. 使用 for 循环遍历文件列表 filelist 中的每个文件名。

3. 对于每个文件，使用 read_excel() 函数读取其中名为“会议纪要”的 sheet，并赋值给变量 temp。

4. 使用 concat() 函数将 temp 和 df 按行合并成一个新的 DataFrame，并重新赋值给变量 df。

5. 最终 df 中包含了所有 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 中的数据。

def load_data(dir_path: str= 'data/'): files = os.scandir(dir_path) result_df = pd.DataFrame() for file in files: temp = pd.read_excel(file) result_df = pd.concat([result_df,temp]) return result_df怎么重新排列索引

你可以使用 `reset_index()` 方法重新排列索引。例如，将 `load_data()` 函数返回的 DataFrame 重新排列索引，可以这样写：

result_df = load_data()
result_df = result_df.reset_index(drop=True)

其中，`drop=True` 表示不保留原来的索引列。如果想保留原来的索引列，可以将 `drop` 参数设置为 `False`。