raw.set_index

时间: 2023-10-10 11:14:13 浏览: 102
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bitmap_set_index:Oracle 数据库中的分层位图实现，用于基于集合的数据比较

`raw.set_index` 是 Pandas DataFrame 对象的方法之一，用于将一个或多个列作为索引，创建一个新的 DataFrame。它可以将 DataFrame 中的某一列或多列作为索引，并返回一个新的 DataFrame 对象。例如，`raw.set_index('column_name')` 将会返回一个以 'column_name' 列为索引的新 DataFrame 对象。如果需要将多个列作为索引，可以传递一个列名称列表，例如 `raw.set_index(['column1', 'column2'])`。`set_index` 方法还支持多级索引，即将多个列作为索引。
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SET_PRINTER_INDEX 21 SELECT_PRINTER 21 SET_SHOW_MODE 21 SET_PRINT_MODE 23 SET_PREVIEW_WINDOW 23 ADD_PRINT_SETUP_BKIMG 24 SEND_PRINT_RAWDATA 24 WRITE_PORT_DATA 25 READ_PORT_DATA 25 GET_PRINT_INIFFNAME ...

raw_ch_df = raw.to_data_frame(scaling_time=100.0)[select_ch] raw_ch_df = raw_ch_df.to_frame() raw_ch_df.set_index(np.arange(len(raw_ch_df)))解释这段代码

这段代码的作用是将原始数据(raw)按照指定的时间缩放(scaling_time=100.0)，然后选择其中的某些列(select_ch)，并将其转换为数据框(raw_ch_df)，最后将数据框的索引设置为从0开始的连续整数。

for i in range(len(psg_fnames)): raw = read_raw_edf(psg_fnames[i], preload=True, stim_channel=None) sampling_rate = raw.info['sfreq'] raw_ch_df = raw.to_data_frame(scaling_time=100.0)[select_ch] raw_ch_df = raw_ch_df.to_frame() raw_ch_df.set_index(np.arange(len(raw_ch_df)))解释这行代码

这行代码是使用 Python 语言编写的，使用了一个 for 循环来遍历一个名为 psg_fnames 的列表，其中每个元素都是一个 PSG 文件的文件名。...最后，使用 set_index 函数将数据帧的索引设置为一个新的整数数组。

yuce = pd.read_excel("E:/应统案例大赛/附件1-股票交易数据/yuceclose.xlsx",index_col=0) # 计算预期收益和样本协方差矩阵 mu3 = expected_returns.mean_historical_return(yuce) # 使用历史数据计算预期收益 S3 = risk_models.sample_cov(yuce) # 使用历史数据计算协方差矩阵 # Optimize for maximal Sharpe ratio ef = EfficientFrontier(mu3, S3) raw_weights = ef.max_sharpe() cleaned_weights = ef.clean_weights() ef.save_weights_to_file("yuceweight.csv") # saves to file print(cleaned_weights) ef.portfolio_performance(verbose=True)如何绘图表示

raw_frontier = ef.efficient_frontier() cleaned_frontier = ef.clean_frontier() # 绘制有效前沿图 fig, ax = plt.subplots() ax.plot(cleaned_frontier[0], cleaned_frontier[1], label='Efficient Frontier') ...

start_time = time.time() othercon = 'Profile_Time >= "{}" and Profile_Time <"{}" and high_level > 338'.format(desday,tom_dt.strftime('%Y-%m-%d')) # apro_df 是[latitude,longitude,time,high_level，features]的格式，但是高度还没有std apro_ori, apro_df, apro_xr = get_apro_data_sql(con, apro_config, othercon, pos_merge=pos_df, multi_index=multi_index + ['high_level']) print('THE COST to get raw data table:',time.strftime("%H: %M: %S",time.gmtime(time.time() - start_time))) # TODO: 可能查不到数据，判断一下 if apro_df.shape[0] == 0: # 修改列名即可 apro_final_df = apro_df apro_final_df.rename(columns={'high_level':'Level'},inplace=True) print('THE {} DAY HAS NO APRO DATA'.format(desday)) else: # 高度标准化 apro_df['Level'] = apro_df.apply(apro_get_level, axis=1) apro_df = apro_df.drop(['high_level'], axis=1) apro_xr = apro_df.set_index(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).to_xarray() # 插值等 # 2. 插值 _, _, times, tlabels = get_apro_interp_attr(apro_xr, std_index_3d, desday,posrange) # 时间 apro_mean_xr = apro_xr.groupby_bins('Time', bins=times, labels=tlabels).mean('Time').rename( {'Time_bins': 'Time'}) # 位置 apro_mean_xr['Latitude'] = apro_mean_xr.Latitude.values.round(1) apro_mean_xr['Longitude'] = apro_mean_xr.Longitude.values.round(1) apro_mean_df = apro_mean_xr.to_dataframe().dropna(how='all').reset_index() # 最后 apro_final_df = apro_mean_df.groupby(['Time', 'Latitude', 'Longitude', 'Level']).mean().dropna(how='all') # apro_final_xr = apro_final_df.to_xarray() apro_final_df = apro_final_df.reset_index() # 修改时间 apro_final_df.Time = pd.to_datetime(apro_final_df['Time']) apro_final_df.Time = apro_final_df['Time'].apply(lambda x:x.replace(year=2023)) # Todo: 可以改成输入的年份 # 输出中间文件,可能是空文件 desday = desday.replace('2017','2023') outfile = os.path.join(apro_config.outpath,"apro_mid_{}.csv".format(desday)) apro_final_df.to_csv(outfile,index=False)

然后，删除'high_level'列，并使用set_index函数将apro_df转换为xarray格式的apro_xr。 接下来，代码调用get_apro_interp_attr函数，根据给定的参数和配置，计算插值所需的属性。 然后，代码使用groupby_bins函数...

import torch import torch.utils.data as Data import numpy as np class BatchDataset(Data.Dataset): def __init__(self, x, y): self.x = x self.y = y def __len__(self): return len(self.x) def __getitem__(self, index): return self.x[index], self.y[index] def split_data(stock, lookback, in_list, out_index): data_raw = stock.to_numpy() # convert to numpy array data = [] # create all possible sequences of length seq_len for index in range(len(data_raw) - lookback): data.append(data_raw[index: index + lookback]) data = np.array(data) test_set_size = int(np.round(0.2*data.shape[0])) train_set_size = data.shape[0] - (test_set_size) x_train = data[:train_set_size,:-1,in_list] y_train = data[:train_set_size,-1,out_index,None] x_test = data[train_set_size:,:-1,in_list] y_test = data[train_set_size:,-1,out_index,None] return [x_train, y_train, x_test, y_test] 请给我这段代码的伪代码

这这段这段代码这段代码主这段代码主要这段代码主要是这段代码主要是定义这段代码主要是定义了这段代码主要是定义了一个这段代码主要是定义了一个 Batch这段代码主要是定义了一个 BatchDataset这段代码主要是定义了...

#include "stm32f10x.h"#include "stdio.h"#define RX_BUFFER_SIZE 9uint8_t rx_buffer[RX_BUFFER_SIZE];uint8_t rx_index = 0;void USART1_Init(void){ GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; USART_InitTypeDef USART_InitStructure; // 打开USART1和GPIOA时钟 RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_USART1 | RCC_APB2Periph_GPIOA, ENABLE); // 配置USART1的GPIO引脚 GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_9; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_AF_PP; GPIO_InitStructure.GPIO_Speed = GPIO_Speed_50MHz; GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure); GPIO_InitStructure.GPIO_Pin = GPIO_Pin_10; GPIO_InitStructure.GPIO_Mode = GPIO_Mode_IN_FLOATING; GPIO_Init(GPIOA, &GPIO_InitStructure); // 配置USART1的通信参数 USART_InitStructure.USART_BaudRate = 9600; USART_InitStructure.USART_WordLength = USART_WordLength_8b; USART_InitStructure.USART_StopBits = USART_StopBits_1; USART_InitStructure.USART_Parity = USART_Parity_No; USART_InitStructure.USART_HardwareFlowControl = USART_HardwareFlowControl_None; USART_InitStructure.USART_Mode = USART_Mode_Rx | USART_Mode_Tx; USART_Init(USART1, &USART_InitStructure); // 打开USART1 USART_Cmd(USART1, ENABLE);}void USART1_IRQHandler(void){ if (USART_GetITStatus(USART1, USART_IT_RXNE) == SET) { uint8_t data = USART_ReceiveData(USART1); if (rx_index < RX_BUFFER_SIZE) { rx_buffer[rx_index++] = data; } if (rx_index == RX_BUFFER_SIZE) { USART_ITConfig(USART1, USART_IT_RXNE, DISABLE); } }}int main(void){ USART1_Init(); while (1) { // 发送查询指令 USART_SendData(USART1, 0xFF); USART_SendData(USART1, 0x01); USART_SendData(USART1, 0x86); USART_SendData(USART1, 0x00); USART_SendData(USART1, 0x00); USART_SendData(USART1, 0x00); USART_SendData(USART1, 0x00); USART_SendData(USART1, 0x00); USART_SendData(USART1, 0x79); // 等待数据接收完成 rx_index = 0; USART_ITConfig(USART1, USART_IT_RXNE, ENABLE); while (rx_index < RX_BUFFER_SIZE); // 计算甲醛浓度 uint16_t ch2o_raw = (rx_buffer[2] << 8) | rx_buffer[3]; float ch2o_conc = ch2o_raw / 1000.0; // 显示甲醛浓度 printf("CH2O Concentration: %.3f mg/m3\r\n", ch2o_conc); // 等待一段时间后再进行下一次检测 delay_ms(1000); }}void delay_ms(uint32_t ms){ uint32_t i, j; for (i = 0; i < ms; i++) for (j = 0; j < 2000; j++);}代码中串口是不是错了，应该是usart3吧

uint8_t rx_index = 0; void USART3_Init(void) { GPIO_InitTypeDef GPIO_InitStructure; USART_InitTypeDef USART_InitStructure; // 打开USART3和GPIOB时钟 RCC_APB2PeriphClockCmd(RCC_APB2Periph_GPIOB, ...
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