解释代码sdv_rep = sdv_rep.assign( siteId=sdv_rep["Site No."].astype(str), projectSiteCode=sdv_rep["Site No."].astype(str), indicatorValue=round( (sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100, 2 ), ) sdv_rep

这段代码是对一个名为 `sdv_rep` 的数据框进行操作和赋值。代码中的 `sdv_rep.assign()` 方法用于为数据框新增或修改列，并将修改后的结果赋值给 `sdv_rep`。

在 `assign()` 方法中，通过使用列名来指定新增或修改的列。具体来说，代码中新增了三列：`siteId`、`projectSiteCode` 和 `indicatorValue`。

- `siteId` 列被赋值为 `sdv_rep["Site No."]` 列的字符串形式，使用 `astype(str)` 方法将原始列转换为字符串类型。
- `projectSiteCode` 列也被赋值为 `sdv_rep["Site No."]` 列的字符串形式。
- `indicatorValue` 列的值是通过计算 `(sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100` 得到的百分比值，使用 `round()` 方法将结果保留两位小数。

最后，将这些新的列和原始的列组成的数据框赋值给 `sdv_rep`，完成对 `sdv_rep` 数据框的修改和更新。

相关问题

详细解释代码： # 计算每个研究中心的KRI sdv_rep = ( sdv_rep[["Site No.", "SDV Completed Pages", "SDV Required Pages"]] .groupby(["Site No."]) .sum() .reset_index() ) sdv_rep = sdv_rep.assign( siteId = sdv_rep["Site No."].astype(str), projectSiteCode = sdv_rep["Site No."].astype(str), indicatorValue = round((sdv_rep["SDV Completed Pages"] / sdv_rep["SDV Required Pages"]) * 100, 2) ) # 依据site_info中给出的研究中心清单，删除不需要的研究中心结果 # 处理site_info中研究中心的信息 site_info["projectSiteCode"] = pd.Series(site_info["projectSiteCode"]).astype(str) final = pd.merge(site_info, sdv_rep, on="projectSiteCode", how="left") final["indicatorValue"] = final["indicatorValue"].fillna(0) final["siteId"] = final["projectSiteCode"].astype(str) ## 判定风险等级，结果存放在变量riskLevel中 ## 判断标准： ## 高风险：该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-20% ## 中风险：该中心指标小于等于所有中心该指标的平均值-10% ## 低风险：该中心指标大于所有中心该指标的平均值-10% mean_20 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 20 mean_10 = np.nanmean(final["indicatorValue"]) - 10 final["riskLevel"] = final["indicatorValue"].apply( lambda x: "2" if x <= mean_20 else "1" if x <= mean_10 else "0" if x > mean_10 else None )

这段代码主要是计算每个研究中心的 KRI（Key Risk Indicators）指标，并判定其风险等级。

首先，代码使用了 pandas 库进行数据处理和分析。假设输入数据包括两个数据框（DataFrame）：sdv_rep 和 site_info。

1. 针对 sdv_rep 数据框：
- 选择了 "Site No."、"SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 三列数据。
- 使用 groupby 方法按 "Site No." 列进行分组，并对 "SDV Completed Pages" 和 "SDV Required Pages" 列进行求和。
- 使用 reset_index 方法重新设置索引。

2. 给 sdv_rep 数据框添加新的列：
- siteId 列：将 "Site No." 列转换为字符串类型。
- projectSiteCode 列：将 "Site No." 列转换为字符串类型。
- indicatorValue 列：计算每个研究中心的 KRI 指标值，即完成页面数与所需页面数的比例，并保留两位小数。

3. 针对 site_info 数据框：
- 给 site_info 数据框添加新的列 projectSiteCode，将其转换为字符串类型。

4. 使用 pd.merge 方法将 site_info 和 sdv_rep 数据框按 projectSiteCode 列进行左连接操作，生成 final 数据框。

5. 对 final 数据框进行处理：
- 对 indicatorValue 列的缺失值进行填充，将空值替换为 0。
- 将 projectSiteCode 列转换为字符串类型，并赋值给 siteId 列。

6. 最后，根据指定的判定标准，判断每个研究中心的风险等级，并将结果存放在变量 riskLevel 中：
- mean_20 和 mean_10 分别表示所有中心该指标的平均值减去 20% 和 10%。
- 使用 apply 方法对 indicatorValue 列进行判断和映射，将结果赋值给 riskLevel 列。
- 若 indicatorValue 小于等于 mean_20，则风险等级为 "2"。
- 若 indicatorValue 小于等于 mean_10，则风险等级为 "1"。
- 若 indicatorValue 大于 mean_10，则风险等级为 "0"。

总体而言，这段代码的目的是根据给定的指标计算每个研究中心的风险等级，并将结果存储在 riskLevel 变量中。

cannot import name 'load_tabular_demo' from 'sdv.datasets.demo'

如果在导入`load_tabular_demo`时遇到了`ImportError: cannot import name 'load_tabular_demo' from 'sdv.datasets.demo'`错误，可能是因为你使用的SDV版本较新，且`load_tabular_demo`函数在该版本中已被移除或更改了导入方式。

从SDV v0.11.0起，`load_tabular_demo`函数已被移除，取而代之的是使用新的导入方式。你可以尝试使用以下方法导入示例数据集：

from sdv import load_demo

data = load_demo(metadata=False)

这将导入SDV的示例数据集，并将其赋值给`data`变量。请注意，示例数据集的具体内容可能因SDV版本而异。

如果你需要特定的示例数据集，请查阅SDV文档，其中提供了有关如何导入和使用不同数据集的详细说明。

如果你仍然遇到问题，请提供更多关于你使用的SDV版本和具体代码的信息，以便我能够更好地帮助你解决问题。