df = df.loc[df['exchange'].str.startswith(('A'))] df = df.loc[~df['ts_code'].str.startswith(('882'))] 合并成一句

时间: 2024-01-20 10:02:34 浏览: 122
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pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

可以使用逻辑运算符 "&" 来合并这两句代码，如下所示： ``` df = df.loc[df['exchange'].str.startswith(('A')) & ~df['ts_code'].str.startswith(('882'))] ``` 这样就可以同时筛选出 `exchange` 列以 "A" 开头且 `ts_code` 列不以 "882" 开头的行。
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python pandas.DataFrame.loc函数使用详解

5. **布尔数组**：可以提供与行轴长度相同的布尔数组，如df.loc[[True]]或df.loc[[True, False]]，如果布尔数组中的值为True，相应的行将被选中。 让我们通过一个例子来详细理解这些用法： python import ...
rar

LOC.rar_loc

标题 "LOC.rar_loc" 暗示我们关注的是与编程中的 "Lines of Code"（代码行数）相关的工具或方法。在IT行业中，LOC（代码行数）常被用作评估软件项目规模、复杂性以及开发进度的一个粗略指标。这个压缩包文件可能包含...

train_df = X_train.loc[X_train.level_group == grp] train_users = train_df.index.values valid_df = X_test.loc[X_test.loc[X_test.level_group == grp]] valid_users = valid_df.index.values train_labels = labels.loc[labels.q==q_no].set_index('session').loc[train_users] valid_labels = labels.loc[labels.q == q_no].set_index('session').loc[valid_users]

这段代码的功能是根据某个组别（level_group）把训练数据（X_train）和测试数据（X_test）分别筛选出对应的数据，并用这些数据的索引（index）生成相应的训练用户（train_users）和测试用户（valid_users）列表。...

import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as np import tushare as ts pro = ts.pro_api('68055e3ab5b3a9b50c8fef138c44546dbd25bea5474439a22134df3d') start_date = '20180510' end_date = '20201030' code_list = ['000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'] for i in code_list: df = pro.daily(ts_code=i, start_date=start_date, end_date=end_date) df = df[['ts_code','trade_date','close']] df.to_csv(f'{i}.csv',encoding='gbk') df1 = pd.read_csv('000568.SZ.csv') df2 = pd.read_csv('000858.SZ.csv') df3 = pd.read_csv('600519.SH.csv') df4 = pd.read_csv('600809.SH.csv') df5 = pd.read_csv('002304.SZ.csv') df=pd.concat([df1,df2,df3,df4,df], ignore_index=True) df['trade_date'] = pd.to_datetime(df['trade_date'], format='%Y%m%d') df['close'] = df['close'].astype(float) df = df.set_index('trade_date') returns1 = df.loc[df['ts_code'] == '000568.SZ', 'close'].pct_change() returns2 = df.loc[df['ts_code'] == '000858.SZ', 'close'].pct_change() returns3 = df.loc[df['ts_code'] == '600519.SH', 'close'].pct_change() returns4 = df.loc[df['ts_code'] == '600809.SH', 'close'].pct_change() returns5 = df.loc[df['ts_code'] == '002304.SZ', 'close'].pct_change() returns = 0.32 * returns1 + 0.15 * returns2 + 0.10 * returns3 + 0.18 * returns4 + 0.25 * returns5

你的代码是用于计算不同股票的加权平均收益率的。其中，代码列表中包含了5只股票，分别是 '000568.SZ', '000858.SZ', '600519.SH', '600809.SH', '002304.SZ'，每只股票的交易数据都是从 '20180510' 到 '20201030' ...

df = df.loc[~df['ts_code'].str.startswith(('864', '866'))]

这行代码的作用是选取 ts_code 列开头不为 864 或 866 的...因此，df = df.loc[~df['ts_code'].str.startswith(('864', '866'))] 的作用是将 df 中 ts_code 列开头为 864 或 866 的行过滤掉，将结果保存到 df 变量中。

import pandas as pd url = r'C:\Users\vincent.zheng\Downloads\Nothing Tech Daily Report 0706.xlsx' df = pd.read_excel(url, sheet_name='Sheet1') df2 = pd.read_excel(url, sheet_name='NT EU') for i in range(len(df)): hbl = df.loc[i, 'HBL'] a = df2.loc[df2['HAWB#'] == hbl] df.loc[i, 'ETD'] = a['ATD HKG'] writer = pd.ExcelWriter(url, engine='openpyxl') df.to_excel(writer, sheet_name="Sheet1", index=False) writer._save()

df.loc[i, 'ETD'] = a['ATD HKG'] 最后，使用 pd.ExcelWriter 创建一个写入对象，并将修改后的 df 数据保存到同一个 Excel 文件中： python writer = pd.ExcelWriter(url, engine='openpyxl') df.to_...

import pandas as pd from sklearn.model_selection import GroupShuffleSplit df = pd.read_csv('horse_race_data.csv') gss = GroupShuffleSplit(test_size=.40, n_splits=1, \ random_state=7).split(df, groups=df['id']) # 生成训练集和验证集的索引 X_train_inds, X_test_inds = next(gss) train_data= df.iloc[X_train_inds] X_train = train_data.loc[:, ~train_data.columns.isin(['id','rank'])] y_train = train_data.loc[:, train_data.columns.isin(['rank'])] test_data= df.iloc[X_test_inds] X_test = test_data.loc[:, ~test_data.columns.isin(['rank'])] y_test = test_data.loc[:, test_data.columns.isin(['rank'])]

首先，使用pandas读取csv文件并存储为DataFrame对象df。然后，使用GroupShuffleSplit函数将数据集按照指定的组进行划分，其中test_size参数设置为0.40，表示将40%的数据划分为验证集，n_splits参数设置为1，表示只...

1. from nltk.corpus import stopwords 2. STOPWORDS = set(stopwords.words('english')) 3. from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer 4. 5. from textblob import TextBlob 6. import plotly.express as px 7. import plotly.figure_factory as ff 8. import plotly.graph_objects as go 9. 10. df = pd.read_csv('data/corona_fake.csv') 11. df.loc[df['label'] == 'Fake', ['label']] = 'FAKE' 12. df.loc[df['label'] == 'fake', ['label']] = 'FAKE' 13. df.loc[df['source'] == 'facebook', ['source']] = 'Facebook' 14. 15. df.loc[5]['label'] = 'FAKE' 16. df.loc[15]['label'] = 'TRUE' 17. df.loc[43]['label'] = 'FAKE' 18. df.loc[131]['label'] = 'TRUE' 19. df.loc[242]['label'] = 'FAKE' 20. 21. df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True) 22. df.label.value_counts()此代码运用到的处理方法

这个代码使用了以下几种处理方法： 1. Pandas：用于数据集的读取和处理。 2. NLTK：用于停用词的处理，可以帮助去除文本中的无用词汇。 3. CountVectorizer：用于对文本进行特征提取，提取出文本中的词频特征。...

df=pd.read_table('./datingTestSet.txt',names=['fly','plat','eat','like']) df1=df.loc[:,['like']] x1=display(df1.loc[df['like'].str.endswith('largeDoses')].index) x2=df1.loc[df['like'].str.endswith('smallDoses')].index x3=df1.loc[df['like'].str.endswith('didntLike')].index print(x1,x2,x3)y = display(list(range(1, 1000))) y plt.scatter(x, y1, c = "yellow", marker='o',label='largeDoses')

这段代码读入了一个文本文件，将数据存储在名为df的数据框中，并将列名设置为'fly'、'plat'、'eat'和'like'。然后，选择只包含'like'列的子数据框df1。接下来，使用str.endswith()方法和'largeDoses'、'smallDoses'...

if not df_used.empty: added = df_used.loc[df_used['pre_score'].isna(), :] df_used = df_used.loc[~df_used['pre_score'].isna(), :]

这段代码首先检查DataFrame对象df_used是否为空。如果不为空，它将执行两个操作： 第一个操作是使用df_used['pre_score'].isna()来选择出'pre_score'列为空的行，并将其赋值给变量added。这一步可以理解为将...

解释这段代码： df['EWMavg']=df['avgVehicleSpeed'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMflow']=df['vehicleFlowRate'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMtraffic']=df['trafficConcentration'].ewm(span=3, adjust=False).mean() return df def generateXYspeed20(df): df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward)/df['avgVehicleSpeed'] - 1 df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<-0.2,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedUnder(df): mean = df['avgVehicleSpeed'].mean() df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<mean0.6,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedAndFlowUnder(df): means = df['avgVehicleSpeed'].mean() meanf = df['vehicleFlowRate'].mean() df['ydiffSpeed'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['ydiffFlow'] = df['vehicleFlowRate'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[(df['ydiffSpeed']<means0.6) &(df['ydiffFlow']<meanf*0.6),['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiffSpeed','ydiffFlow'], axis=1) return X , y def print_metrics(y_true,y_pred): conf_mx = confusion_matrix(y_true,y_pred) print(conf_mx) print (" Accuracy : ", accuracy_score(y_true,y_pred)) print (" Precision : ", precision_score(y_true,y_pred)) print (" Sensitivity : ", recall_score(y_true,y_pred))

这段代码是一个数据预处理的过程，主要是针对 DataFrame 数据进行操作。 第一个函数 generate_avgs 是计算 DataFrame 中三个特征（avgVehicleSpeed，vehicleFlowRate 和 trafficConcentration）的指数加权平均...

怎么理解df = df[df.loc[:, 'a'] != np.nan] # 注意这里只针对'a'列，如果还有其他列也需检查

这段代码含义是在Pandas DataFrame df 中，通过df.loc[:, 'a'] 选择所有列(: 表示所有列)中名为 'a' 的列，然后使用条件!= np.nan 检查该列中每个元素是否不等于np.nan（即不是缺失值）。这样做的目的是...

# 因为数值太大了，因此需要转换单位，转换为以万为单位 for i in new_df.index: new_df.loc[i,'Total Cases'] = new_df.loc[i,'Total Cases'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Deaths'] = new_df.loc[i,'Total Deaths'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Recovered'] = new_df.loc[i,'Total Recovered'] / 10000

在这个例子中，我们使用Pandas库中的"loc"方法遍历名为"new_df"的数据帧中的每一行，并将每一行的"Total Cases"、"Total Deaths"和"Total Recovered"列中的数值除以10000，以便将其转换为以万为单位的数值。...

# 数据处理 for i in new_df.index: new_df.loc[i,'Total Cases'] = new_df.loc[i,'Total Cases'].replace(',','') new_df.loc[i,'Total Deaths'] = new_df.loc[i,'Total Deaths'].replace(',','') new_df.loc[i,'Total Recovered'] = new_df.loc[i,'Total Recovered'].replace(',','')

在这个例子中，我们使用Pandas库中的"loc"方法遍历名为"new_df"的数据帧中的每一行，并使用"replace()"方法将每一行的"Total Cases"、"Total Deaths"和"Total Recovered"列中的逗号替换为空格，以便后续的数值计算和...

import pandas as pd import numpy as np #消除警告的命令 import warnings warnings.filterwarnings("ignore") #打开表 def open_data_def(): data_df = pd.read_csv("transactions.csv",encoding="gbk") #将列表题修改为中文的 data_df.columns = ["客户号","银行卡号","刷卡金额","刷卡时间","卡类型"] if data_df.duplicated().sum(): use_df = data_df.drop_duplicates() return use_df #添加时间信息函数 def add_time(): use_df = open_data_def() #打开表函数 use_df["刷卡时间"]=pd.to_datetime(use_df.loc[:,"刷卡时间"]) print(use_df.dtypes) use_df["年"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.year use_df["月"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.month use_df["日"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.day use_df["时"]=use_df.loc[:,"刷卡时间"].dt.hour return use_df use_df = add_time() #调用添加时间信息函数 use_df整合按客户号统计的代码与按时间统计的代码到函数中：效果为：可以通过输入"客户号"或"时间"来选择相应 的函数进行操作

use_df["刷卡时间"] = pd.to_datetime(use_df.loc[:, "刷卡时间"]) use_df["年"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.year use_df["月"] = use_df.loc[:, "刷卡时间"].dt.month use_df["日"] = use_df.loc[:, "刷卡...

下面这段代码什么意思：for i in range(1,backward+1): df['avgDiff'+str(i)] = df['avgVehicleSpeed'].shift(i-1)/ df['avgVehicleSpeed'].shift(i) - 1 df['avgDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['avgDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowDiff'+str(i)] = df['vehicleFlowRate'].shift(i-1)/ df['vehicleFlowRate'].shift(i) - 1 df['flowDiff'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowDiff'+str(i)].fillna(method='bfill') df['flowTraffic'+str(i)] = df['trafficConcentration'].shift(i-1)/ df['trafficConcentration'].shift(i) - 1 df['flowTraffic'+str(i)].replace([np.inf, -np.inf], np.nan,inplace=True) df['flowTraffic'+str(i)].fillna(method='bfill') # EWL df['EWMavg']=df['avgVehicleSpeed'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMflow']=df['vehicleFlowRate'].ewm(span=3, adjust=False).mean() df['EWMtraffic']=df['trafficConcentration'].ewm(span=3, adjust=False).mean() return df def generateXYspeed20(df): df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward)/df['avgVehicleSpeed'] - 1 df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<-0.2,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedUnder(df): mean = df['avgVehicleSpeed'].mean() df['ydiff'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[df['ydiff']<mean*0.6,['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiff'], axis=1) return X , y def generateXYspeedAndFlowUnder(df): means = df['avgVehicleSpeed'].mean() meanf = df['vehicleFlowRate'].mean() df['ydiffSpeed'] = df['avgVehicleSpeed'].shift(forward) df['ydiffFlow'] = df['vehicleFlowRate'].shift(forward) df['y'] = 0 df.loc[(df['ydiffSpeed']<means*0.6) &(df['ydiffFlow']<meanf*0.6),['y']]=1 df.dropna(inplace=True) y = df['y'] X = df.drop(['y','ydiffSpeed','ydiffFlow'], axis=1) return X , y def print_metrics(y_true,y_pred): conf_mx = confusion_matrix(y_true,y_pred) print(conf_mx) print (" Accuracy : ", accuracy_score(y_true,y_pred)) print (" Precision : ", precision_score(y_true,y_pred)) print (" Sensitivity : ", recall_score(y_true,y_pred))

首先，代码计算了df['avgVehicleSpeed']列按照向后位移i-1后与向后位移i后的比率的差值，并将其存储到df['avgDiff' str(i)]中。然后，代码将df['avgDiff' str(i)]中的无穷大值和负无穷大值替换成了NaN，并用后一个非...

pos_counts = df.loc[df.y.values == 'yes', col].value_counts() neg_counts = df.loc[df.y.values == 'no', col].value_counts() 这段什么意思

- df.loc[df.y.values == 'yes', col]：这部分代码首先通过 df.y.values == 'yes' 条件筛选出 df 中 y 列中值为 'yes' 的所有行，并且只选择其中的 col 列。 - .value_counts()：对筛选出的结果进行频数计算，返回一...

df = df.sort_values(by="showtime",ascending=True) df=df.loc[:,['title','rate','district','showtime']] df = df.drop(df[df['showtime']==0])以上代码发生此错误怎么改正KeyError: "['title' 'rate' 'district' 'showtime'] not found in axis"

你可以先用print(df.columns)查看一下你的DataFrame中有哪些列。如果确实缺少这些列，那么你需要检查一下数据源，确认数据是否正确导入，并且列名是否正确。 如果数据源和列名都没有问题的话，你可以尝试修改代码...
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。