解释df.iloc[:, 1] = df.iloc[:, 1].apply(lambda x: str(x) + '_A_B')

时间: 2024-01-16 18:02:59 浏览: 176
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pandas数据选取：df[] df.loc[] df.iloc[] df.ix[] df.at[] df.iat[]

这段代码的作用是将DataFrame中第2列的每个元素都加上字符串'_A_B'。 具体来说，`df.iloc[:, 1]`是选取DataFrame中所有行的第2列，`apply`函数可以对选中的列或行中的每个元素进行处理，其中`lambda x: str(x) + '_A_B'`表示对每个元素进行处理的函数，它将元素转换成字符串类型，并在字符串末尾添加'_A_B'。最后，`df.iloc[:, 1].apply(lambda x: str(x) + '_A_B')`返回一个新的Series，每个元素是原来DataFrame中第2列的对应元素加上'_A_B'后的结果。 接下来，将这个新的Series赋值给原来DataFrame中的第2列，即`df.iloc[:, 1] = ...`。这样就可以对DataFrame中每个元素进行处理，使其符合要求。
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python：iloc()方法、slice()方法、enumerate()方法、[-1]、[:-1]、[::-1]、[n::-1]方法(切记：切片为左闭右开)

文章目录切片之一维数组切片之二维数组.iloc()函数slice()函数enumerate（） 因为一个切片索引导致一上午在纠结代码肿么回事！ε=(´ο｀*)))唉 话不多说，上例子 切片之一维数组 import numpy as np a=np.arange(5)...

解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名，储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方！')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R

这段代码中引入了Pandas、NumPy和statsmodels两个模块，用来读取并处理Excel文件中的数据。其中，pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据，sheet_name参数表示读取的是第一个表格，header参数表示表格...

# import os,glob,shutil # import pandas as pd # # from sklearn.model_selection import StratifiedShuffleSplit # # df = pd.DataFrame({'file':glob.glob('data/*/*.mp4')}) # # df['cls'] = df.file.apply(lambda x:int(x.split('\\')[-2].split('_')[1])) # # ss = StratifiedShuffleSplit(n_splits=1,test_size=0.2) # for train_idx,test_idx in ss.split(df['file'],df['cls']): # f = open('train.txt','w') # for file_,c in df.iloc[train_idx,:].values: # f.write(file_[:-4] + ' ' + str(c) + '\n') # f.close() # f = open('val.txt','w') # for file_,c in df.iloc[test_idx,:].values: # f.write(file_[:-4] + ' ' + str(c) + '\n') # f.close()

这是一个Python代码段，用于将一个数据集分成训练集和验证集，并将它们的文件路径和类别标签写入到train.txt和val.txt中，可以解读为： - 导入了os、glob和shutil等Python标准库，以及pandas库和...

忽略该脚本警告 import pandas as pd import glob def com(): file_paths = glob.glob('E:/py卓望/数据分析/top150_20230321/*.txt') data = pd.DataFrame() for i in file_paths: df = pd.read_csv(i, sep=',', header=None, skiprows=[0]) data = pd.concat([data, df]) data.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True) df.sort_values(by=1, ascending=False, inplace=True) data.iloc[:, 0] = data.iloc[:, 0].str.lower() data.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', sep=',', index=False,header=False) all = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/all_file.txt', header=None, delimiter=',') all[0] = all[0].str.split('.') all[0] = all[0].apply( lambda x: '.'.join(x[-3:]) if '.'.join(x[-2:]) in ['gov.cn', 'com.cn', 'org.cn', 'net.cn'] else '.'.join(x[-2:])) new_col = all[0] result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1) result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False) summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', header=None, delimiter=',') grouped = summation.groupby(0)[1].sum().reset_index() grouped = grouped.sort_values(by=1, ascending=False).reset_index(drop=True) grouped[1] = grouped[1].fillna(summation[1]) grouped.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', sep=',', index=False, header=False) top_10000 = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/处理后求和域名.txt', header=None, delimiter=',') alls = top_10000.nlargest(10000, 1) alls.drop(columns=[1], inplace=True) alls.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/data.txt', sep=',',index=False, header=False) final = top_10000.iloc[10000:] final.drop(columns=[1], inplace=True) final.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/final_data.txt', sep=',',index=False, header=False) print(final.to_csv) warnings.filterwarnings("ignore") def main(): com() if __name__ == "__main__": print("开始清洗域名文件") main() print("数据清洗完毕")

result = pd.concat([new_col,all.iloc[:,1:]],axis=1) result.to_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名.txt', sep=',',index=False,header=False) summation = pd.read_csv('E:/py卓望/数据分析/all/二级域名....

def __stk_surv(): df=pd.read_sql("select ts_code from stock_basic", con = con0) ts_code = (df[df['ts_code'].str.contains('[HZ]')]['ts_code'] .drop_duplicates() .apply(lambda x: f"'{x}'") .reset_index(drop=True)) for i in ts_code: try: start_date = str(pd.read_sql("select surv_date from stk_surv", con = con3).sort_values('surv_date',ascending = False).iloc[0,0]) start_date=pd.to_datetime(start_date)+pd.Timedelta(1,'days') start_date=start_date.strftime('%Y%m%d') except: start_date = 20220101 dateToday = datetime.date.today().strftime('%Y%m%d') end_date = dateToday i = i[1:10] df = pro.stk_surv(**{ "ts_code": i, "trade_date": "", "start_date": start_date, "end_date": end_date, "limit": "", "offset": "" }, fields=[ "ts_code", "name", "surv_date", "fund_visitors", "rece_place", "rece_mode", "rece_org", "org_type", "comp_rece" ]) # print(df) time.sleep(0.31) df = df[df['rece_mode'].str.contains('调研')] df.to_sql(name='stk_surv',con=con3,if_exists='append',index=False) 增加进度条

.apply(lambda x: f"'{x}'") .reset_index(drop=True)) for i in tqdm(ts_code): try: start_date = str(pd.read_sql("select surv_date from stk_surv", con = con3).sort_values('surv_date',ascending = ...

import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt # （1）使用pandas读取文件data.csv中的数据，创建DataFrame对象，并删除其中所有缺失值。 df = pd.DataFrame(pd.read_csv('data.csv', encoding='gbk')) df.dropna() # (2) 绘制折线图，显示该商场每天的营业额情况，并把图形保存为本地文件 Te.jpg； plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x : x[:7]) data_quantity = df.iloc[:, 0:2] group_month_quantity = data_quantity.groupby('日期').sum() group_month_quantity.plot() plt.savefig('Te.jpg') plt.show() # (3) 绘制柱状图，显示每个月份的营业额，并把图形保存为本地文件 Ye.jpg； group_month_quantity.plot.bar() plt.savefig('Ye.jpg') plt.show()（4）按月份进行统计，找出相邻两个月最大涨幅，并把涨幅最大的月份写入文件maxMonth.txt； （5）按季度统计该商场 2022年的营业额数据，绘制饼状图显示2022年4个季度的营业额分布情况，并把图形保存为本地文件Je.jpg。

df['月份'] = df['日期'].apply(lambda x : x[:7]) group_month = df.groupby('月份').sum() # 计算每个月的涨幅 group_month['涨幅'] = group_month['营业额'].diff() # 找出涨幅最大的月份 max_month = group_...

(1)读取“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件和平台“GPL570-55999.txt”(跳过注释行)，分别命名为df1和df2 （2）清除df1与df2中的重复数据和缺失数据(df1清除存在NaN的行，df2清除“Gene Symbol”列存在NaN的行) ​ （3）df2新增一列“gene”其值为“Gene Symbol”列的第一个基因名，df1的“ID_REF”列重命名为“ID”列，df2保留“ID”和“gene”列然后与df1合并为df，df中gene名相同的记录表达量取平均值，打印df ​ （4）转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df ​ （5）将“label”列转换为哑变量(k-1)，并作为df的最后一列，删除label列 ​ （6）任选两个基因，分别对其表达量进行离差标准化和标准差标准化（结果不需要保存到df中） ​ （7）尝试任选一个基因，离散化其表达量（不需要保存） ​ （8）统计df的每个基因在肿瘤和正常样本上表达量的平均值，并保存为A ​ （9）提前A中表达量差值的绝对值最大的10个基因名

sample_title = sample_title.apply(lambda x: "N" if x[1]=="N" else "C") df = df.T df["label"] = sample_title.values df = df.T print(df) df.to_csv("df.csv", index=False) (5)将“label”列转换为哑...

python转置df，并在后面添加一列label，以“N”标识正常样本，以“C”标识肿瘤样本，这些信息可以从“GSE83148_series_matrix.txt”基因芯片文件的“!Sample_title”行提取，打印并保存df¶

labels = sample_titles.apply(lambda x: 'N' if 'normal' in x else 'C') # 添加 label 列 df = df.assign(label=labels.values) # 重命名列名 df = df.rename(columns={'Unnamed: 0': 'Gene'}) # 打印 df print...

帮我用python写代码，O2O优惠券使用预测，提供用户在2016年1月1日至2016年6月30日之间真实线上线下消费行为，预测用户在2016年7月领取优惠券后15天以内的使用情况。训练集为"F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_train.csv"，测试集为"F:\Pycharm\期末考查题目（二选一）\题目一\data\ccf_offline_stage1_test_revised.csv"。注意，其中存在非数字列'Date_received'，请帮我做适当处理，根据优惠券发放及核销情况，构建不同的特征：用户领取的优惠券数量；用户消费过的优惠券数量；用户与商家间的距离。

train_df[1] = train_df[1].apply(lambda x: str(x)[:8]) test_df[6] = test_df[6].apply(lambda x: str(x)[:8]) test_df[5] = test_df[5].apply(lambda x: str(x)[:8]) test_df[2] = test_df[2].apply(lambda x: ...

参考上课讲授内容，使用 pandas 库读入一个数据文件 atacs DataFrame 对象展示内容如下所示： 01.012.0 3.0 Mick é y Mous é56.0 Donald Duck 34.0 Mini Mouse 16.0 4.0 Scrooge McDuck NaN 5.0 Pink Panther 54.0 6.0 Huey McDuck 52.0 67.0 Dewey McDuck 19.078.0 Scoopy Doo 32.0 8 NaN NaN NaN 9.0 Huey McDuck 52.0 1010.0 Louie McDuck 12.0 2 70kgs726971 154.89lbs NaN 78kgs 198.658lbs 189lbs 56kgs 78kgs NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN 189lbs 687572 45kgs 95 87 85 65 8476 69 72 7879 69NaN75687572 717875 787675 这是一家服装店统计的会员数据。最上面的行是列坐标，最左侧一列是行坐标。列坐标中，第0列代表的是序号，第1列代表的会员的姓名，第2列代表年龄，第3列代表体重，第4~6列代表男性会员的三围尺寸，第7~9列代表女性会员的三围尺寸。 (1）删除值全为 Nan 的行，删除序号列。(2)对 df 对象进行列索引标识。 (3)年龄中的 Nan 值用年龄的均值替换。 (4)将体重列中单位为 kgs 的数据全部变换成单位为 lbs 的数据(1kgs=2.21bs)，再去除1bs后缀。 (5)将体重列中 Nan 值用体重的均值替换。 (6)剔除会员姓名列中的异常字符，再将会员的姓名划分为姓和名两列。 (7)将女性会员的腰围列中的 nan 用女性腰围的均值替换。 (8)在 df 对象中增加一个性别列，男性值为"1"，女性值为"0"。

df['名'] = df['姓名'].apply(lambda x: x[1:]) # 将女性会员的腰围列中的 nan 用女性腰围的均值替换 avg_female_waist = df['女性腰围'].mean() df['女性腰围'] = df['女性腰围'].fillna(avg_female_waist) # 在 ...

用python整理含有业务名称和票号两列数据的Excel表，其中业务名称为字符串，票号为一个八位整数，要求如下： 1.如果一个业务只对应一个票号，则无需修改 2.如果一个业务对应有多个票号，则将这些票号合并在一起，按从小到大的顺序排列，并默认用逗号分隔，但如果两个票号相连则用连字符分隔。 3.去重后更新整理后的Excel表 举例： 如果原数据为：业务1 19283987；业务1 19837283；业务1 19283988；业务2 19283749 则最后输出为：业务1 19283987-19283988，19837283；业务2 19283749

df_grouped = df.groupby('业务名称')['票号'].apply(lambda x: '-'.join( [f"{x.iloc[0]}{', ' if len(x) > 1 else ''}{','.join(str(i) for i in sorted(x) if i != x.iloc[0])}"])).reset_index() # 更新整理后...

我已有df1，请给我导入excel，并且设置列宽和行高

df1[column].apply(lambda x: len(str(x))) # 获取每个单元格的最大长度 df1.style.set_column_width(column, max_length + 5) # 设置列宽，这里假设max_length是最大长度加5个字符作为缓冲 # 设置行高，这里假设...

请用Python编写一段代码，要求能完成以下操作： 1、（从第一行开始，直到最后一行）对df［'分词'］列中每一行“香调”一词分别进行计数； 2、若计数大于2，则向新增的“香调”列对应行记录“混合香调”； 3、若计数等于2，则将第2个“香调”前面的第一个汉字词语记录至新增的“香调”列对应行； 4、若计数等于1，则将”香调：“后面的第一个中文词语记录至新增的“香调”列对应行；； 5、若计数等于0，则向新增的“香调”列记录“未标明”； 6、打印操作完成后的“香调”列。

df['香调'] = df['香调'].apply(lambda x: analyze_xiangdiao(df.iloc[x.name]['分词']) if x > 0 else '未标明') # 打印结果 print(df['香调']) 其中，input.xlsx为原始数据表格，需要根据实际情况进行修改...

df1 的某一列内容中根据\t将第这一列分成若干列的代码

df_split = df_split.explode('temp').assign(**{col: df_split.temp.apply(lambda x: x.split('\t')[i]) for i, col in enumerate(new_columns)}) # 删除原始列和多余的临时列 df1.drop(columns='Original_Column'...

pandas df 值强转

df = df.apply(lambda x: -x) 最后，我们还可以使用DataFrame的at、iat、loc和iloc属性来直接访问和修改DataFrame中的特定单元格的值，并将其转换为所需的数据类型。以下是一个使用at属性的示例，该示例将DataFrame...

df列按照包含关键字['工资', '奖金', '离补', '.']的先后顺序排序

order = pd.Series(df.columns).apply(lambda x: [i for i, k in enumerate(keywords) if k in x][0]) df = df.iloc[:, order.argsort()] print(df) 输出结果： 工资 奖金 离补 其他 姓名 0 2000 1000 ...

写出python代码，用argparse,pandas。能在任何文件夹读取Log。具体如下： 1.读取log，当读取到最后一次出现"My name is kitty"时，从下一行开始读 2.删除所有重复的行，只留第一行 3.第一行按照正则规则1分列后，写入新的CSV文件Output 4.从下一行开始按照正则规则2分列后，继续写入新的CSV文件Output 5.读取CSV文件Output 6.把标题行分为4类，第一类是标题为ABC,DFG的2列，第二类是CAT开头的几列，第三类是DOG开头的几列，第四类是Fish开头的几列 7.把4类标题画成4个曲线图，标注每条线的标题

df2 = df[1:].apply(lambda x: pd.Series(re.split('\s+', x[0])), axis=1) # 将分列后的数据写入output.csv文件 df1.to_csv("output.csv", mode="a", header=False, index=False) df2.to_csv("output.csv", mode=...

请帮我写一段 如果df表A列的第一个元素为括号时，则删除该括号 的python代码

df['A'] = df['A'].apply(lambda x: x[1:] if x.startswith('(') else x) 这段代码的功能是，如果 df 表 A 列的第一个元素是以左括号开头的字符串，则删除该字符串的第一个字符，即删除左括号。如果不是，则不做...

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格式管理功能是用友U8 UFO报表系统的一个核心特性，允许用户根据具体需求对报表的布局和样式进行个性化定制。具体操作步骤如下： 参考资源链接：[用友U8 UFO报表系统详解与操作指南](https://wenku.csdn.net/doc/11hy4cw3at?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，打开用友U8 UFO报表系统，选择需要编辑的报表文件。 进入报表编辑界面后，点击界面上的‘格式’菜单，这里可以设置报表的各种格式参数。 在格式设置中，用户可以定义报表的字体、大小、颜色、
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基于源码的PHP Webshell审查工具介绍

资源摘要信息:"webshell_finder是一款基于源码分析的PHP webshell审查工具。webshell是一种通过网页木马上传的Web后门程序，通常被攻击者用于非法控制遭受攻击的服务器。webshell_finder的原理是遍历指定目录下的所有PHP文件，并对这些文件进行分析，以识别webshell特有的特征函数。特征函数是指webshell中用于执行控制命令、文件操作等恶意行为的函数，如常见的eval、assert、system等。这些函数如果被用于非法目的，则可能构成webshell代码。工具通过识别这些函数并分析其上下文，可以找出具有恶意性质的webshell代码。 目前版本的webshell_finder已经包含了一定数量的特征函数，但作者也提到，通过添加更多的特征函数到特征函数数组中，工具的检测能力将得到加强。这表示，随着特征库的丰富和完善，webshell_finder的检测范围和准确性都有可能得到显著提升。 webshell_finder的使用场景通常是在网站被怀疑遭受了webshell攻击后，进行后门代码的查找和清理工作。它可以辅助安全人员和网站管理员快速定位可能存在的webshell代码，并采取相应的防御或清除措施。 需要注意的是，该工具虽然功能强大，但也不能保证100%检测出所有类型的webshell，因为攻击者可能会使用各种变形或者混淆技术来绕过特征匹配。因此，建议结合其他安全措施和定期的安全审计来提高整体的安全防护水平。 从标签"PHP"可以推测，webshell_finder主要针对PHP编写的网站应用，这是因为PHP是一种广泛使用的服务器端脚本语言，很多网站和Web应用程序都是基于PHP开发的。针对这类应用程序进行安全性审查和防护是十分必要的。 总结来说，webshell_finder作为一个源码级别的webshell审查工具，其核心价值在于能够快速识别并定位出网站中潜在的后门代码，从而帮助提高网站的安全性。随着特征库的不断更新和优化，该工具在未来有可能成为PHP网站安全防护中不可或缺的一部分。"