解释代码: df = pd.read_csv(fileName, index_col=None) df_target = df.iloc[:, -1:] df_data = df.iloc[:, :-1]
时间: 2024-06-03 09:11:22 浏览: 17
这段代码的作用是读取一个CSV文件(文件名为fileName),将文件中的数据读入一个Pandas的数据框(DataFrame)中。然后,将数据框中除了最后一列以外的数据赋值给变量 df_data,将最后一列的数据赋值给变量 df_target。通过这种方式,可以将数据文件中的数据按照数据和标签分开,方便后续的数据处理和机器学习算法的应用。
相关问题
修改代码错误: df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8')
这段代码中的错误可能是文件路径不正确或文件名不正确,可以检查一下文件路径和文件名是否正确。另外,如果文件名中包含中文字符,需要使用 UTF-8 编码来避免出现编码错误。
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 指定要拼接的表格文件名列表,使用 UTF-8 编码
filenames = [
'附件一:2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
'附件三:2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx',
'附件二:2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx',
'附件四:2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx'
]
# 使用 Pandas 库的 read_excel() 函数读取每个表格的数据,并将标题行单独读取出来
dataframes = []
headers = []
for filename in filenames:
df = pd.read_excel(filename, encoding='utf-8')
header = df.iloc[:3] # 假设标题行在前三行
headers.append(header)
dataframes.append(df.iloc[3:]) # 去掉标题行后的数据
# 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起
result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True)
# 将标题行合并为一个数据框,并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值
header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True)
header = header.fillna(method='ffill')
# 将标题行作为新数据框的列名
result.columns = header.iloc[0]
# 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中
result.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
这样修改后应该就可以正常运行了。
修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
你的修改看起来是正确的,但是我建议你在读取文件时使用参数 na_values='?' 来将 '?' 转换为 NaN 值,以便更好地处理缺失值。下面是修改后的程序:
```python
import pandas as pd
from scipy.spatial import KDTree
df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
k = 4
distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k)
values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values
mean_values = values.mean(axis=1)
df1.iloc[:, 2] = mean_values
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
```
这样做可以帮助你更好地处理缺失值,避免程序出现异常。
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