for i in range(df1.shape[0]): k = df1.loc[i, 'unit'] m = df1.cycles[df1['unit'] == k].max() label1.append(m - df1.loc[i, 'cycles'] if (m - df1.loc[i, 'cycles']) < 125.0 else 125.0) for j in range(15): df1.iloc[i, j + 2] = (df1.iloc[i, j + 2] - means[j]) / stds[j] df1['label'] = label1 slabel1 = [] #slabel2 = [] unit1 = [] #unit2 = [] valu1 = [] #valu2 = []
时间: 2023-10-21 08:05:34 浏览: 34
这段代码是用来对DataFrame中的数据进行处理,并将处理后的结果存储到新的列表或者新的列中。具体来说,它做了以下几件事情:
1. 遍历每一行数据,并获取每行数据中的 'unit' 值。
2. 在 'unit' 列中,找到所有等于 'unit' 值的行,并获取这些行中 'cycles' 列的最大值。
3. 计算出 'label1' 列中的值,这个值是最大 'cycles' 值和当前行 'cycles' 值之差,如果这个差值小于125,则将这个差值作为 'label1' 列中的值,否则将 'label1' 列中的值设为125。
4. 对DataFrame中除了 'unit'、'cycles'、'label1' 列以外的所有列的数据进行标准化处理,使用的标准化方法是将每列数据减去该列数据的均值,再除以该列数据的标准差。
5. 将 'label1' 列中的值存储到 'slabel1' 列表中,将 'unit' 列中的值存储到 'unit1' 列表中,将所有经过标准化处理后的数据存储到 'valu1' 列表中。
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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。
程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2),修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) 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)
这个错误通常是由于程序中对变量进行解包操作时,左边的变量数量与右边的值数量不匹配所引起的。在你的代码中,可能是因为 `indices` 这个变量返回的值数量与程序解包的变量数量不匹配所引起的。
为了解决这个问题,你可以尝试使用一个单独的变量来接收 `tree.query()` 函数返回的结果,然后再使用索引来访问其中的元素。以下是修改后的代码:
```
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KDTree
df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None)
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None)
tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
k = 4
results = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k)
distances = results[0]
indices = results[1]
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)
```
这个修改后的代码会将 `tree.query()` 函数返回的结果存储在 `results` 变量中,然后再使用 `results` 变量来获取 `distances` 和 `indices`。这样就可以避免解包操作出现数量不匹配的问题了。