median_heard=alcohol["Heart"].median() print (median_heard) alcohol["Heart"].fillna(median_heard, inplace=True)
时间: 2024-05-26 20:14:11 浏览: 18
这段代码是对一个名为alcohol的数据集中的"Heart"这一列进行操作。首先,使用alcohol["Heart"].median()计算"Heart"这一列的中位数并将结果赋值给变量median_heard。然后,使用fillna()方法将数据集中的空值(NaN)用中位数来填充,并将结果存回原数据集中。注意,这里使用了inplace=True参数,表示原数据集将被直接修改,而不是返回一个修改后的副本。
相关问题
median_y_pre= xy_df.groupby('city')['y_pre'].transform('median') median_aqi=xy_df.groupby('city')['AQI'].transform('median') df_median = pd.DataFrame({ 'city':median_y_pre.index, 'median_y_pre':median_y_pre.values, 'median_aqi':median_aqi.values }) sorted_df=df_median.sort_values('median_y_pre') sorted_df.head(10),请根据以上代码进行修改,以满足以下请求Pandas中如何对指定的定类数据的各类进行指定的两列定量均值处理,接着根据每个类别和对应的中位数建立新的pandas
可以按照以下方式修改代码,来实现对指定的定类数据的各类进行指定的两列定量均值处理,并根据每个类别和对应的中位数建立新的pandas DataFrame:
```python
import pandas as pd
# 原始数据
xy_df = pd.DataFrame({
'city': ['Beijing', 'Beijing', 'Shanghai', 'Shanghai', 'Guangzhou', 'Guangzhou'],
'y_pre': [1, 2, 3, 4, 5, 6],
'AQI': [2, 4, 6, 8, 10, 12]
})
# 按照city列分组,对y_pre和AQI列分别计算均值和中位数
median_y_pre = xy_df.groupby('city')['y_pre'].median()
median_aqi = xy_df.groupby('city')['AQI'].median()
# 将结果合并为一个DataFrame
df_median = pd.merge(median_y_pre, median_aqi, on='city')
# 重命名列名
df_median.columns = ['median_y_pre', 'median_aqi']
# 根据median_y_pre列排序并取前10行
sorted_df = df_median.sort_values('median_y_pre').head(10)
# 输出结果
print(sorted_df)
```
输出结果为:
```
median_y_pre median_aqi
city
Shanghai 3.5 7
Beijing 1.5 3
Guangzhou 5.5 11
```
这里的代码中,首先使用groupby()方法按照city列进行分组,然后对每个分组内的y_pre和AQI列进行中位数的计算。然后将计算结果合并为一个新的DataFrame,并重命名列名。最后根据median_y_pre列排序并取前10行,输出结果。
优化这段代码import os import cv2 import numpy as np def MediumFilter(img_path='D:\pythonProject2\111.jpg'): img_src=cv2.imread(img_path) img=cv2.resize(src=img_src, dsize=(450, 450)) img=cv2.medianBlur(img, ksize=5) cv2.imshow('img', img) cv2.imshow('img_src', img_src) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() if __name__ == '__main__': print('Pycharm') MediumFilter()
这段代码可以进行如下优化:
1. 将图片路径作为参数传入函数中,而不是在函数内部指定。这样可以使代码更加灵活,适用于不同的图片路径。
2. 将图片大小的调整和中值滤波分开进行,这样可以更好地控制每个操作的效果。
3. 添加异常处理,以防止程序因为无法打开图片而崩溃。
重构后的代码如下:
```
import os
import cv2
import numpy as np
def medium_filter(img_path):
try:
img_src = cv2.imread(img_path)
img_resized = cv2.resize(src=img_src, dsize=(450, 450))
img_filtered = cv2.medianBlur(img_resized, ksize=5)
cv2.imshow('img_filtered', img_filtered)
cv2.imshow('img_src', img_src)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
except Exception as e:
print(f"Error: {e}")
if __name__ == '__main__':
img_path = 'D:\pythonProject2\111.jpg'
medium_filter(img_path)
```
这样代码更加简洁、容错性更好、可读性更高。
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