可以帮我看下这段代码的错误吗:t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist()
时间: 2023-06-10 18:04:27 浏览: 44
您好,根据您提供的代码,似乎没有明显的错误。不过需要注意的是,如果数据量很大,频率较小(如 t1=0,t2=1),生成的时间序列可能非常长,可能需要等待一段时间。同时,如果数据中的时间戳不是按照递增顺序排列的,也可能会出错。希望这些注意事项对您有帮助。
相关问题
t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist() def validity(timelist,data0): data01 = data0.groupby(pd.cut(data0['timestamp'], timelist))['TF'].apply(lambda x: x.eq('T').sum() / len(x)).tolist() return data01 x1=[] for i in range(0,len(validity(hourly_time_list, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(validity(daily_time_list, data1))): x2.append(i),代码报错:t1=0 t2=1 hourly_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t1}D{t2}H').tolist() daily_time_list=pd.date_range(start=data1.loc[0]['FDT_TIME'], end=data1.loc[len(data1)-1]['FDT_TIME'], freq=f'{t2}D{t1}H').tolist() def validity(timelist,data0): data01 = data0.groupby(pd.cut(data0['timestamp'], timelist))['TF'].apply(lambda x: x.eq('T').sum() / len(x)).tolist() return data01 x1=[] for i in range(0,len(validity(hourly_time_list, data1))): x1.append(i) x2=[] for i in range(0,len(validity(daily_time_list, data1))): x2.append(i)
可以确认一下您的错误信息是什么吗?
可能是因为代码中的变量未定义或数据格式不正确所致。请再检查一下代码,并确保数据类型和变量名称正确无误。有时候也会出现缩进错误的问题,可以尝试重新缩进一下代码并重新运行。
另外,如果您有错误信息的具体内容,也可以将其提供给我,我会帮您分析并给出解决方案。
indexNames = day1_hourly[ (day1_hourly[OMI] == 0.0) & (day1_hourly[SAF] == 0.0) ].index
你的问题是关于如何使用 Pandas 进行索引的筛选。根据你提供的代码,假设 `day1_hourly` 是一个 Pandas DataFrame 对象,而 `OMI` 和 `SAF` 是 DataFrame 的两列名称。
你的代码使用了逻辑与操作符 `&` 来筛选出 `day1_hourly` 中同时满足 `OMI` 列为 0.0 和 `SAF` 列为 0.0 的行。然后,使用 `.index` 获取满足条件行的索引。
请注意,`OMI` 和 `SAF` 应该是字符串,需要用引号括起来,如下所示:
```python
indexNames = day1_hourly[(day1_hourly['OMI'] == 0.0) & (day1_hourly['SAF'] == 0.0)].index
```
这样,`indexNames` 将会是一个包含满足条件的行索引的 Pandas Index 对象。你可以进一步使用这个索引对象来进行操作,比如删除这些行或者获取指定列的值。
希望能解决你的问题!如果你有任何其他问题,请随时提问。