df = pd.DataFrame(arr[1:], columns=arr[0])不要表头，前两列

时间: 2023-12-01 09:02:59 浏览: 125
好的，以下是将二维数组的前两列转换成表格且不包含表头的Python代码示例： ```python import pandas as pd # 二维数组 arr = [['John', 25, 'Male'], ['Lisa', 30, 'Female'], ['David', 20, 'Male']] # 取出前两列 new_arr = [[row[0], row[1]] for row in arr] # 将新的数组转换成DataFrame对象 df = pd.DataFrame(new_arr, columns=None) # 打印输出表格 print(df) ``` 输出结果： ``` 0 1 0 John 25 1 Lisa 30 2 David 20 ``` 以上代码中，我们使用列表解析式取出二维数组的前两列，然后将新的数组转换成DataFrame对象，并将列名设为None，这样就没有表头了。你可以根据需要修改代码中的数组内容来生成不同的表格。
相关问题

df = pd.DataFrame(arr[1:], columns=arr[0])不要表头

如果你想忽略掉表头，可以将`pd.DataFrame`函数的第二个参数`columns`设置为`None`。代码示例如下： ```python import pandas as pd # 二维数组 arr = [['John', 25, 'Male'], ['Lisa', 30, 'Female'], ['David', 20, 'Male']] # 将数组转换成DataFrame对象 df = pd.DataFrame(arr, columns=None) # 打印输出表格 print(df) ``` 输出结果： ``` 0 1 2 0 John 25 Male 1 Lisa 30 Female 2 David 20 Male ``` 以上代码中，`pd.DataFrame`函数的第二个参数`columns`被设置为`None`，因此表格没有列名。注意，在这种情况下，列名会自动生成为0、1、2等数字。如果你想自定义列名，可以将`columns`设置为一个字符串列表，其中每个字符串表示一个列名。

import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import altair as alt from PIL import Image # st.header - 显示主标题 st.header('学习streamlit模块')#显示主标题 # st.subheader - 显示副标题 st.subheader('副标题用法')#显示副标题 # st.text - 显示文本 st.text('显示定宽文本') # st.markdown - 显示markdown文本 st.markdown('Streamlit <html>', True) st.markdown('Streamlit <html>', False) # st.code - 显示代码块 code = '''def hello(): print("Hello, Streamlit!")''' st.code(code, language='python') st.code(code, language='java') # st.write - 通用显示方法 st.write("2222") st.write(1234) st.write(pd.DataFrame({ '名字': [1, 2, 3, 4], '电话': [10, 20, 30, 50], })) # json a = { 'foo': 'bar', 'baz': 'boz', 'stuff': [ 'stuff 1', 'stuff 2', 'stuff 3', 'stuff 5', ], } st.json(a) st.write(a["stuff"][1]) # st.pyplot - 显示pyplot图表 arr = np.random.normal(1, 1, size=100) plt.hist(arr, bins=50) st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False) st.pyplot() # st.altair - 显示altair图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) c = alt.Chart(df).mark_circle().encode(x='a', y='b', size='c', color='c') st.altair_chart(c) # st.vega_lite_chart - 显示Vega-Lite图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.vega_lite_chart(df, { 'mark': 'circle', 'encoding': {'x': {'field': 'a', 'type': 'quantitative'}, 'y': {'field': 'b', 'type': 'quantitative'}, 'size': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, 'color': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, }, }) # st.line_chart - 显示折线图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.line_chart(chart_data) # st.area_chart - 显示区域图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.area_chart(chart_data) # st.map - 显示地图 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4], columns=['lat', 'lon']) st.map(df) 请详细解释以上代码

以上代码是一个简单的示例，演示了如何使用Streamlit模块创建交互式应用程序。 首先，通过导入所需的模块，如streamlit、pandas、numpy、matplotlib.pyplot、altair和PIL.Image，我们可以开始构建应用程序。 接下来，使用`st.header`和`st.subheader`函数来显示主标题和副标题。 然后，使用`st.text`函数显示定宽文本。这对于显示简单的文本信息非常有用。 使用`st.markdown`函数可以显示Markdown格式的文本。可以通过将第二个参数设置为`True`或`False`来启用或禁用解析HTML标签。 然后，使用`st.code`函数显示代码块。可以指定代码块的语言。 通过`st.write`函数，可以以通用的方式显示文本、数字和数据框。 使用`st.json`函数可以显示JSON数据。可以通过键来访问JSON数据中的特定值。 使用`st.pyplot`函数可以显示使用matplotlib.pyplot绘制的图表。 使用`st.altair_chart`函数可以显示使用Altair绘制的图表。 使用`st.vega_lite_chart`函数可以显示使用Vega-Lite绘制的图表。 使用`st.line_chart`函数可以显示折线图。 使用`st.area_chart`函数可以显示区域图。 最后，使用`st.map`函数可以显示地图，通过传递包含经度和纬度的数据框来指定地图的位置。 以上就是该示例中使用的Streamlit模块的一些常见功能和用法。你可以根据自己的需求进行进一步的探索和定制。
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def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有短期依赖性') else: print('时间序列没有短期依赖性') acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): print('时间序列具有周期性') else: print('时间序列没有周期性') adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: print('时间序列是平稳的') else: print('时间序列不是平稳的') res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): print('时间序列没有明显的季节性变化') else: print('时间序列存在季节性变化') pass，python def函数用web接口进行封装

df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p ).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency ...

df = pd.DataFrame(arr,index=range(1,5001),columns=['math','eng','compu']) df.where(df<100,100,inplace=True) df_85=df[(df['math']>85)&(df['eng']>85)&(df['compu']>85)] for i in df_85.index: print('索引号:{}, math成绩:{}, eng成绩:{}, compu成绩: {}'.format(i,df_85.loc[i,'math'],df_85.loc[i,'eng'],df_85.loc[i,'compu'])) dmin=df.min() dm=df.mean() print("三门课程最低分: math成绩:{}, eng成绩:{}, compu成绩:{}".format(dmin['math'], dmin['eng'], dmin['compu'])) print("三门课程平均分: math成绩:{:.1f}, eng成绩:{:.1f}, compu成绩: {:.1f}".format(dm['math'], dm['eng'], dm['compu']))

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1、运行下列代码，生成一个100行100列的整数0方阵arr对象(共10000个数 据)，其中有20个随机位置的整数0被修改成1。 import numpy as np import pandas as pd stno=[’2022011%03d’%i for i in range(120)] score=np. random. normal(72,20,(120,4)). astype(int) df=pd. DataFrame(score, columns=['chin','math','eng','comp']) df['stno']=stno (1)统计出这20个整数1的二维索引下标，并输出。 (2)使用两种不同的方法，将arr方阵中的20个1修改成10及20(第一种方 法，将1修改成10，第二种方法将10修改成20) (3)输出行号10-19共10行1000个数据。 (4)输出列号5-6两列共200数据 (5)输出第5行到第8行(包括第8行),第10列到第15列(不包括第15列)矩阵中 的20个数据

(1) 统计出这20个整数1的二维索引下标，并输出。 python import numpy as np # 生成100行100列的0方阵 arr = np.zeros((100, 100), dtype=int) # 随机修改20个位置的值为1 for i in range(20): x, y = np....

from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p ).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else...

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据，其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型，非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化，但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力，可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p ).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency ...

详细解释一下这段代码，每一句给出详细注解：results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) 创建一个空的 pandas DataFrame，用于存储结果。 python for dataset_scene in tqdm...

arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr1, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['month', 'sales']) sales = data['sales'].values.astype(np.float32) sales_mean = sales.mean() sales_std = sales.std() sales = abs(sales - sales_mean) / sales_std train_data = sales[:-1] test_data = sales[-12:] def create_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(11, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=512, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dense(1, activation='linear')) return model model = create_model() BATCH_SIZE = 16 BUFFER_SIZE = 100 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data) train_dataset = train_dataset.window(11, shift=1, drop_remainder=True) train_dataset = train_dataset.flat_map(lambda window: window.batch(11)) train_dataset = train_dataset.map(lambda window: (window[:-1], window[-1:])) train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(1) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') history = model.fit(train_dataset, epochs=100, verbose=0) test_input = test_data[:-1] test_input = np.reshape(test_input, (1, 11, 1)) predicted_sales = model.predict(test_input)[0][0] * sales_std + sales_mean test_prediction = model.predict(test_input) y_test=test_data[1:12] y_pred=test_prediction y_pred = test_prediction.ravel() print("预测下一个月的销量为：", predicted_sales)，如何将以下代码稍作修改插入到上面的最后，def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

real_y = a[1:] # 实际销售数据 real_predict = y_pred[:-1] # 预测销售数据 print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2, round(comput_acc(real_y, real_predict, 0.2) * 100, 2)), "%") 这段代码的作用...

arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr2 = np.array(input("请输入连续24个月的车辆销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据，元素之间用空格隔开：").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr0, arr1, arr2, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['num', 'month', 'car sales', 'sales']) data = data[['month', 'car sales', 'sales']] train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data_scaled) * 0.7) test_size = len(data_scaled) - train_size train, test = data_scaled[0:train_size,:], data_scaled[train_size:len(data_scaled),:] def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), :]) Y.append(dataset[i+look_back, :]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 3))) model.add(Dense(3)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=0) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform(Y_train) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) last_month = data_scaled[-look_back:] last_month = last_month.reshape((1, look_back, 3))#1，12，3 next_month = model.predict(last_month) next_month = scaler.inverse_transform(next_month) print('下个月的预测结果是:', round(next_month[0][2])),如何将以下代码插入，def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平：{},预测准确率：{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

num_error = 0 for i in range(len(real)): if abs(real[i] - predict[i]) / real[i] > level: num_error += 1 return 1 - num_error / len(real) a = np.array(test_data['sales']) real_y = a real_predict ...

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np,numpy和pd.dataframe如何相互转换数据

df = pd.DataFrame(arr, columns=['a', 'b', 'c']) # 显示DataFrame print(df) 2. 将Pandas DataFrame转换为NumPy数组: python # 创建一个Pandas DataFrame df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3], 'b...

一、 从Numpy数组生成DataFrame: 已知小红、小明、小芳、小强四个人在玩掷色子游戏，每分钟掷一轮，共掷六轮。 生成数组的命令num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4))

可以使用pandas中的DataFrame函数...df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强']) # 输出DataFrame print(df) 这样就可以将Numpy数组转化为DataFrame，并将每一列对应到相应的人名上。

numpy.array转换pandas.dataframe

当你有一个NumPy数组并且想要将其转换为Pandas DataFrame时，可以按照以下步骤操作： ...df = pd.DataFrame(arr, columns=column_names) 现在，df就是一个具有标题列的Pandas DataFrame了。

已知小红、小明、小芳、小强四个人在玩掷色子游戏，每分钟掷一轮，共掷六轮。 生成数组的命令num_arr = np.random.randint(1,6,size = (6,4)) 1. 请以时间为下标，四个人的名字为标签，每次投掷的点数为数据，生成一个DataFrame数组。

df = pd.DataFrame(num_arr, columns=['小红', '小明', '小芳', '小强'], index=[f'第{i}轮' for i in range(1, 7)]) print(df) 输出结果如下： 小红 小明 小芳 小强 第1轮 1 4 4 3 第2轮 1 2 5 1 第3轮...
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Python Pandas DataFrame操作指南：创建、索引、增删

bb = pd.DataFrame(aa, index=[22, 33, 44], columns=['one', 'two', 'three']) 2. DataFrame的索引 DataFrame支持两种类型的索引：行索引（Index）和列索引。可以通过索引来访问和修改数据： - 位置...

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