改写为matlab： item_name = ['idx','seq','lpips'] df = pd.DataFrame(columns=item_name) value = [] s = pd.Series(value, index=df.columns) df = df.append(s, ignore_index=True) value = [] df.to_excel(outpath)

item_name = {'idx', 'seq', 'lpips'};
df = table('Size', [0, length(item_name)], 'VariableNames', item_name);
value = {};

s = struct(value, df.Properties.VariableNames);
df = [df; s];

writetable(df, outpath);

相关问题

将下面的缺失值填充处理代码优化并写出代码过程 update_value = [] for key in ['pm10', '温度', '湿度', '风速', '风向']: # 插值填充缺失数据 col = e[key].copy() bool_na = col.isna().copy() for (idx, na) in enumerate(bool_na.to_list()): if na: pre_value = post_value = None pre_index = post_index = idx while pre_value is None and idx > 0: pre_index -= 1 if pre_index == 0: break if not bool_na.iloc[pre_index]: pre_value = col.iloc[pre_index] while post_value is None and idx < (len(col) - 1): post_index += 1 if post_index == len(col): break if not bool_na.iloc[post_index]: post_value = col.iloc[post_index] if pre_value is not None and post_value is not None: col.iloc[idx] = (pre_value + post_value) / 2 bool_na.iloc[idx] = False update_value.append((idx, key, col.iloc[idx])) for (idx, key, v) in update_value: e.loc[idx, key] = v

这段代码可以进行如下优化：

1. 使用 pandas 内置的插值函数进行填充，可以使用 interpolate() 函数或 bfill() 和 ffill() 函数进行填充，可以根据数据的特性选择不同的插值方法。

2. 可以使用 apply() 函数对列进行操作，避免使用循环。

下面是代码优化后的过程：

1. 导入 pandas 库并读取数据

import pandas as pd

e = pd.read_csv('data.csv')

2. 使用 interpolate() 函数进行填充

e.interpolate(inplace=True)

3. 使用 apply() 函数对列进行操作

update_value = []

def fill_na(col):
    bool_na = col.isna().copy()
    for (idx, na) in enumerate(bool_na.to_list()):
        if na:
            pre_value = post_value = None
            pre_index = post_index = idx
            while pre_value is None and idx > 0:
                pre_index -= 1
                if pre_index == 0:
                    break
                if not bool_na.iloc[pre_index]:
                    pre_value = col.iloc[pre_index]
            while post_value is None and idx < (len(col) - 1):
                post_index += 1
                if post_index == len(col):
                    break
                if not bool_na.iloc[post_index]:
                    post_value = col.iloc[post_index]
            if pre_value is not None and post_value is not None:
                col.iloc[idx] = (pre_value + post_value) / 2
                bool_na.iloc[idx] = False
                update_value.append((idx, col.name, col.iloc[idx]))
    
for key in ['pm10', '温度', '湿度', '风速', '风向']:
    e[key].apply(fill_na)
    
for (idx, key, v) in update_value:
    e.loc[idx, key] = v

res6 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 求取最大值和最小值 max_value = data_t[col].max() min_value = data_t[col].min() # 找到最大值和最小值所在的月份 max_month = data_t[col][data_t[col] == max_value].index.month min_month = data_t[col][data_t[col] == min_value].index.month # 统计每个月份出现的次数 max_count = np.bincount(max_month) min_count = np.bincount(min_month) # 找到出现次数最多的月份 max_idx = np.argmax(max_count) min_idx = np.argmax(min_count) # 将结果存入res6中 res6.loc[col, '最大值所在月份'] = max_idx res6.loc[col, '最小值所在月份'] = min_idx对代码调整实现正常运行

可以考虑如下的调整：

res6 = pd.DataFrame()
for col in data_t.columns:
    # 求取最大值和最小值
    max_value = data_t[col].max()
    min_value = data_t[col].min()

    # 找到最大值和最小值所在的月份
    max_month = data_t.index.month[data_t[col] == max_value]
    min_month = data_t.index.month[data_t[col] == min_value]

    # 统计每个月份出现的次数
    max_count = np.bincount(max_month)
    min_count = np.bincount(min_month)

    # 找到出现次数最多的月份
    max_idx = np.argmax(max_count)
    min_idx = np.argmax(min_count)

    # 将结果存入res6中
    res6.loc[col, '最大值所在月份'] = max_idx
    res6.loc[col, '最小值所在月份'] = min_idx

主要的修改包括：

- `max_month` 和 `min_month` 的计算方式从 `data_t[col][data_t[col] == max_value].index.month` 和 `data_t[col][data_t[col] == min_value].index.month` 改为了 `data_t.index.month[data_t[col] == max_value]` 和 `data_t.index.month[data_t[col] == min_value]`，因为前者在我本地测试时出现了错误。
- `np.argmax` 直接作用于 `max_count` 和 `min_count`，而不是使用 `pd.Series`，因为前者在这里更加方便。