df1_2['cut']=np.cumsum(df1_2['judge_wind']!=(['NONE']+df1_2['judge_wind'].loc[0:(len(df1_2)-2),].tolist()))这段代码什么意思

时间: 2024-05-20 12:10:48 浏览: 42
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df1.zip_The Given_discrete fourier

这段代码的作用是为DataFrame添加一个名为"cut"的新列，其值是根据"judge_wind"列的变化而累积的。具体来说，它使用了numpy库的cumsum函数来计算一个累加和，其中判断条件是"judge_wind"列不等于前一个值（使用tolist函数来将Series转换为列表）。这样，每当"judge_wind"列的值发生变化时，累加和就会加1，从而实现了对"judge_wind"的分组。
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DF1协议手册，英文版.pdf

DF1协议手册是关于Allen-Bradley通信网络中DF1协议使用的官方文档，该手册由Woodhead Software & Electronics编写，是其applicom产品的一部分。DF1协议是一种全双工通信协议，广泛用于工业自动化领域，特别是在Allen...

df1_2['cut']=np.cumsum(df1_2['judge_wind']!=(['NONE']+df1_2['judge_wind'].loc[0:(len(df1_2)-2),].tolist()))

这段代码的作用是给DataFrame df1_2添加一列名为'cut'的列，列中的元素是对'judge_wind'列进行判断后得到的累加值。具体来说，它使用了numpy中的cumsum函数，对'judge_wind'列进行判断是否与前一个元素相同，如果...

X1 = df1.values X2 = df2.values X = np.hstack((X1, X2))

其中，X1是第一个DataFrame对象中的自变量（包括第2到第5列），X2是第二个DataFrame对象中的自变量（第2列），它们都是二维数组。通过使用NumPy库中的hstack()函数，将X1和X2按列方向合并成一个二维数组X。这样，X就...

解释下这段代码 第三方商品 __df1 = __temp_df[__temp_df['show_name'] == '第三方商品'] if not __df1.empty: __df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() else: __df1 = __df1[['name', 'show_name', 'buy_num']] # 非第三方商品 __df2 = __temp_df[__temp_df['show_name'] != '第三方商品'] if not __df2.empty: __df2 = __df2.pivot_table(index=['gt_uuid', 'show_name'] ,values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() __df2 = pd.merge(left=__df2, right=pd.DataFrame(s_gt_rv, columns=['gt_uuid', 'goods_name']), how='left', on='gt_uuid') __df2 = __df2[['goods_name', 'show_name', 'buy_num']] __df2.rename(columns={'goods_name': 'name'}, inplace=True) else: __df2 = __df2[['name', 'show_name', 'buy_num']] __temp_df = pd.concat([__df1, __df2]) del __df1, __df2 __temp_df.rename(columns={'name': 'goods_name', 'show_name': 'gc_name', 'buy_num': 'num'}, inplace=True) __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['goods_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') __temp_df = __temp_df[['gc_name', 'num']] __temp_df = __temp_df.pivot_table(index='gc_name', values='num', aggfunc=np.sum).reset_index() __temp_df.sort_values(by='num', ascending=False, inplace=True) return_data['goods']['gc_list'] = __temp_df.to_dict(orient='records') del __temp_df

首先，根据条件 __temp_df['show_name'] == '第三方商品'，筛选出满足条件的行，存储在 __df1 中。如果 __df1 不为空，则对其进行数据透视操作，按照 name 和 show_name 分组，计算 buy_num 的总和，并...

__df1 = __df1.pivot_table(index=['name', 'show_name', 'ch_type'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index()

df1 = df1.pivot_table(index=['name', 'show_name', 'ch_type'], values=['buy_num'], aggfunc=np.sum).reset_index() 请注意，df1是您要操作的DataFrame对象，['name', 'show_name', 'ch_type']是您希望...

#name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] #date_list = [fake.date_between(start_date='-1y', end_date='today') for i in range(100)] data_df1=pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") #print(data_df1.columns) data_df2=(data_df1["部门"].unique()) print(data_df2) for i in range(150): ks_list=[data_df2] if random.random() < 0.5: prefix = random.choice(ks_list) data_df3 = prefix +str(" ") + name_two print(data_df3) 修改

data_df1 = pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") data_df2 = data_df1["部门"].unique() data_df3 = [] for i in range(150): prefix = random.choice(data_df2) if random.random() suffix = random.choice(name_...

c = ( Geo() .add_schema(maptype="china", is_roam=False) .add("全国", df1, type_="scatter", symbol_size=6) .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_piecewise=True, max_=130), title_opts=opts.TitleOpts(title="Python岗位按照城市数量统计(单位/百)")))

根据你提供的代码，这里的 df1 可能不符合 Geo 库期望的数据格式，导致了 ValueError 异常，你需要检查一下 df1 的格式是否正确。Geo 库期望的 df1 格式应该是一个二元组的列表，每个二元组分别代表一个数据点...

returns = np.dot(combined_df1, weights)

其中，combined_df1 是一个数组，weights 是一个权重向量，矩阵乘法的结果是一个标量值，即 returns。 具体而言，combined_df1 和 weights 必须满足矩阵乘法的要求，也就是说，combined_df1 的列数必须等于 weights...

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

这段代码首先是在上一个代码段的基础上进行的。在处理完数据后，代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中，并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。...

dataset = df1.values np.random.shuffle(df1)

2. np.random.shuffle()是将一个可变序列随机排序，但是这里传入的是一个DataFrame对象，不是一个可变序列。需要将其转化为一个numpy数组后再进行随机排序，例如np.random.shuffle(arr)。 正确的代码应该是： ...

df1 = pandas.read_csv("0.csv")

这段代码是用 pandas 库中的 read_csv 函数来读取名为 "0.csv" 的文件，并将其存储在名为 df1 的 DataFrame 对象中。如果该文件不存在或读取失败，会抛出相应的错误。需要注意的是，运行该代码需要先导入 pandas 库...

df1=pd.read_csv

df1=pd.read_csv是一个用于读取CSV文件的函数。它是pandas库中的一个方法，用于将CSV文件中的数据加载到一个名为df1的DataFrame对象中。 CSV文件是一种常见的文本文件格式，用于存储表格数据。它以逗号作为字段之间...

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)

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 = KD...

risk_factor_df.fillna(0,inplace=True) risk_factor_df1 = str(risk_factor_df).strip() risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("//","0") risk_factor_df1=risk_factor_df.replace("?","0") corr_matrix = risk_factor_df1.corr() corr_matrix corr_graph = px.imshow(corr_matrix, aspect="auto") corr_graph.show()转换为pyecharts

risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("//", "0") risk_factor_df1 = risk_factor_df1.replace("?", "0") # 将字符串转换为 DataFrame risk_factor_df2 = pd.read_csv(pd.compat.StringIO(risk_factor_df1)) ...

train_x=torch.tensor(df1.values, dtype=torch.float32)

这段代码将一个名为df1的Pandas数据框转换为一个PyTorch张量train_x。与之前不同的是，这里使用了.values方法获取数据框中的数据，并指定了数据类型为torch.float32。这样做的好处是可以避免上一个错误，...

请模仿Python，识别以下代码的问题，并给出正确代码：# 创建两个Dataframe df1 = pd.DataFrame({'m1': [1, 2, 3], 'm2': ['a', 'b', 'c'], 'x1': [10, 20, 30], 'x2': [100, 200, 300]}) df2 = pd.DataFrame({'m2': ['c', 'b', 'a'], 'm1': [3, 2, 1], 'x2': [350, 250, 150], 'x1': [35, 25, 15]}) # 按照相同维度字段m1、m2将两个Dataframe进行合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['m1', 'm2']) # 计算两个Dataframe的差值 merged_df['x1_diff'] = merged_df['x1_y'] - merged_df['x1_x'] merged_df['x2_diff'] = merged_df['x2_y'] - merged_df['x2_x'] # 计算x1和x2字段的值 merged_df['x1_value'] = merged_df[['x1_x', 'x1_y']].apply(lambda x: x['x1_diff'] / x['x1_x'], axis=1) merged_df['x2_value'] = merged_df[['x2_x', 'x2_y']].apply(lambda x: x['x2_diff'] / x['x2_x'], axis=1) # 筛选出x1和x2字段计算出来的大于0的所有值 positive_x1 = merged_df.loc[merged_df['x1_value'] > 0, 'x1_value'].values positive_x2 = merged_df.loc[merged_df['x2_value'] > 0, 'x2_value'].values # 计算中位数和第二四分位数 x1_median = np.median(positive_x1) x1_q2 = np.percentile(positive_x1, 75) x1_q4 = np.percentile(positive_x1, 25) x2_median = np.median(positive_x2) x2_q2 = np.percentile(positive_x2, 75) x2_q4 = np.percentile(positive_x2, 25) print('x1 中位数：', x1_median) print('x1 第二四分位数：', x1_q2, x1_q4) print('x2 中位数：', x2_median) print('x2 第二四分位数：', x2_q2, x2_q4)

代码的问题在于，数据框 df1 和 df2 中的 m1 和 m2 字段在创建时的顺序不同，导致在合并时可能会出现错误。正确的代码如下： python import pandas as pd import numpy as np # 创建两个Dataframe df1 = pd....

dataset = df1.values np.random.shuffle(dataset)和arr = df1.values np.random.shuffle(arr)有什么区别

这两个代码有一些细微的区别。...df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) dataset = df1.values np.random.shuffle(dataset) print(dataset) 输出： [[1 4] [3 6] [2 5]]

以下Python代码出现错误KeyError: 'x1_diff'的原因：# 创建两个Dataframe df1 = pd.DataFrame({'m1': [1, 2, 3], 'm2': ['a', 'b', 'c'], 'x1': [10, 20, 30], 'x2': [100, 200, 300]}) df2 = pd.DataFrame({'m2': ['c', 'b', 'a'], 'm1': [3, 2, 1], 'x2': [350, 250, 150], 'x1': [35, 25, 15]}) # 按照相同维度字段m1、m2将两个Dataframe进行合并 merged_df = pd.merge(df1, df2, on=['m1', 'm2']) # 计算两个Dataframe的差值 merged_df['x1_diff'] = merged_df['x1_y'] - merged_df['x1_x'] merged_df['x2_diff'] = merged_df['x2_y'] - merged_df['x2_x'] # 计算x1和x2字段的值 merged_df['x1_value'] = merged_df[['x1_x', 'x1_y']].apply(lambda x: x['x1_diff'] / x['x1_x'], axis=1) merged_df['x2_value'] = merged_df[['x2_x', 'x2_y']].apply(lambda x: x['x2_diff'] / x['x2_x'], axis=1) # 筛选出x1和x2字段计算出来的大于0的所有值 positive_x1 = merged_df.loc[merged_df['x1_value'] > 0, 'x1_value'].values positive_x2 = merged_df.loc[merged_df['x2_value'] > 0, 'x2_value'].values # 计算中位数和第二四分位数 x1_median = np.median(positive_x1) x1_q2 = np.percentile(positive_x1, 75) x1_q4 = np.percentile(positive_x1, 25) x2_median = np.median(positive_x2) x2_q2 = np.percentile(positive_x2, 75) x2_q4 = np.percentile(positive_x2, 25) print('x1 中位数：', x1_median) print('x1 第二四分位数：', x1_q2, x1_q4) print('x2 中位数：', x2_median) print('x2 第二四分位数：', x2_q2, x2_q4)

df1 = pd.DataFrame({'m1': [1, 2, 3], 'm2': ['a', 'b', 'c'], 'x1': [10, 20, 30], 'x2': [100, 200, 300]}) df2 = pd.DataFrame({'m2': ['c', 'b', 'a'], 'm1': [3, 2, 1], 'x2': [350, 250, 150], 'x1': [35, 25...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩