df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN df1['下行速率'] = pd.to_numeric(df1['下行速率'], errors='coerce') # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN conditions = [ (df1['下行带宽'] == 100) & (df1['下行速率'] < 50), (df1['下行带宽'] == 40) & (df1['下行速率'] < 30), (df1['下行带宽'] == 20) & (df1['下行速率'] < 10), (df1['下行带宽'] == 5) & (df1['下行速率'] < 2.5), (df1['下行带宽'] == 80) & (df1['下行速率'] < 40), (df1['下行带宽'] == 200) & (df1['下行速率'] < 100) ] choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是'] df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否') 以上代码计算完后低速率差小区数量为是的有问题

时间: 2023-09-20 09:04:48 浏览: 123
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带宽的算法

star5星 · 资源好评率100%
您好！根据您提供的代码，计算低速率差小区数量有问题可能是因为条件判断和选择的设置有误。请确保以下几点： 1. 检查条件判断和选择的设置是否正确，确保与您的需求一致。 2. 确保'下行带宽'和'下行速率'列的数据类型正确，应为数值型。 3. 确保数据中没有缺失值或异常值，否则可能会影响结果。 如果您能提供更详细的代码和数据，我可以帮您进一步排查问题并给出解决方案。
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主要介绍了上行带宽和下行带宽是什么意思？各有什么作用？本文用通俗易懂的语言讲解了何谓上行带宽和下行带宽,各有什么用,需要的朋友可以参考下

values = ['100M', '40M', '20M', '5M', '80M', '200M'] numeric_values = [int(value.strip('M')) for value in values] df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('NULL', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(int) # 转换为整数 以上代码运行后会将下行带宽为100的数据变为0，怎么解决

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(str).str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('NULL', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN # 使用正则表达式匹配...

f1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('$null$', np.nan) # 将 '$null$' 替换为 NaN # df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 # df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN # df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].fillna(0).astype(int) # 将缺失值替换为 0，并将数据类型转换为整数 df1['下行速率'] = df1['下行速率'].replace('$null$', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN # df1['下行速率'] = df1['下行速率'].fillna(0) # 将缺失值替换为 0 df1['下行速率'] = df1['下行速率'].astype(float) # 先转换为浮点数 conditions = [ (df1['下行带宽'] == '100M') & (df1['下行速率'] < 50), (df1['下行带宽'] == '40M') & (df1['下行速率'] < 30), (df1['下行带宽'] == '20M') & (df1['下行速率'] < 10), (df1['下行带宽'] == '5M') & (df1['下行速率'] < 2.5), (df1['下行带宽'] == '80M') & (df1['下行速率'] < 40), (df1['下行带宽'] == '200M') & (df1['下行速率'] < 100) ] choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是'] df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否') 以上代码计算为是的有问题

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 ...

if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] < 50: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '40M' and df1.loc['下行速率'] < 30: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '20M' and df1.loc['下行速率'] < 10: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '5M' and df1.loc['下行速率'] < 2.5: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '80M' and df1.loc['下行速率'] < 40: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' if df1.loc['下行带宽'] == '200M' and df1.loc['下行速率'] < 100: df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否'

根据你提供的代码，你想要根据不同的条件对DataFrame进行筛选，并将结果存储在df1['低速率差小区']列中。但是，你的代码中存在一个问题：每个条件都会覆盖前一个条件设置的值，导致最终结果只会反映最后一个条件的...

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].replace('$null$', np.nan) # 将 '$null$' 替换为 NaN df1['下行速率'] = df1['下行速率'].replace('NULL', np.nan) # 将 'NULL' 替换为 NaN df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 NaN conditions = [ (df1['下行带宽'] == 100) & (df1['下行速率'] < 50), (df1['下行带宽'] == 40) & (df1['下行速率'] < 30), (df1['下行带宽'] == 20) & (df1['下行速率'] < 10), (df1['下行带宽'] == 5) & (df1['下行速率'] < 2.5), (df1['下行带宽'] == 80) & (df1['下行速率'] < 40), (df1['下行带宽'] == 200) & (df1['下行速率'] < 100) ] choices = ['是', '是', '是', '是', '是', '是'] df1['低速率差小区'] = np.select(conditions, choices, default='否') 以上代码运行后会报出TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'错误

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].str.strip('M') # 去除 '下行带宽' 列中的 'M' 字符 df1['下行带宽'] = pd.to_numeric(df1['下行带宽'], errors='coerce') # 强制将数据转换为数值型，无法转换的值将被设置为 ...

if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] < 50: else: df1['低速率差小区'] = '是'

if df1.loc['下行带宽'] == '100M' and df1.loc['下行速率'] df1['低速率差小区'] = '是' else: df1['低速率差小区'] = '否' 修正后的代码会检查条件df1.loc['下行带宽'] == '100M'和df1.loc['下行速率']...

labels=np.array(exercise2.满意度) datalenth=5 df1=np.array(exercise2.东部) df2=np.array(exercise2.中部) df3=np.array(exercise2.西部) angles=np.linspace(0,2*np.pi,datalenth,endpoint=False) df1=np.concatenate((df1,[df1[0]])) df2=np.concatenate((df2,[df2[0]])) df3=np.concatenate((df3,[df3[0]]))

其中，labels 是一个包含标签的数组，datalenth 是数据的长度，df1、df2、df3 分别是三个地区的数据。通过 np.linspace 函数生成角度数组，然后将每个地区的数据首尾相连，最后使用 matplotlib 库绘制雷达图。

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

- dataset = df1.values：将 DataFrame df1 转换为 NumPy 数组 dataset。 - arr = df1.values：同样将 DataFrame df1 转换为 NumPy 数组 arr。 这两行代码的作用是完全相同的，都是将 DataFrame 转换为...

df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)df1['chazhao'] = df1['location'].apply(lambda x: 'Remote' in x) A=df1['salary'][df1['chazhao']==True] B=df1['salary'][df1['chazhao']==False] result = pd.merge(A, B, left_index=True, right_index=True)返回列表没有数值

这段代码主要是针对数据框df1中的位置列(location)的处理，将位置列中包含'Remote'字符串的行标记为True，不包含的行标记为False，然后将该标记列和薪资列(salary)分别赋值给A和B。接着，使用pd.merge函数将A和B两个...

sc[i, 0] = df["输出"].values[i] sc[i, 1] = df["输出"].values[i] sc[i, 2] = y_yc df1 = pd.DataFrame(sc) df1.to_excel('输出.xlsx')

It then creates a new DataFrame called "df1" using the "sc" array and saves it as an Excel file named "输出.xlsx". The first line assigns the "输出" column value at index i to the first element of ...

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(int) ValueError: invalid literal for int() with base 10: '100.0'

df1['下行带宽'] = df1['下行带宽'].astype(float) # 将列转换为浮点数类型 df1['低接入差小区'] = np.where(df1['无线接入成功率'] , '是', '否') 这样，您可以将列的数据类型转换为浮点数，然后再进行条件...

eg: pandas中有两个df 分别是df1 df2 ax = df1.plot() df2.plot(ax=ax)是什么方法？

具体来说，代码中的ax = df1.plot()表示在df1上创建一个Matplotlib的Axes对象，并将其赋值给变量ax。然后，df2.plot(ax=ax)表示在同一个Axes对象上绘制df2的数据。这种方法可以让我们将多个数据集可视化在...

import pandas as pd from fuzzywuzzy import fuzz, process # 读取两个表格 df1 = pd.read_excel('table1.xlsx') df2 = pd.read_excel('table2.xlsx') # 将姓名列转换为字符串类型 df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str) df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str) # 合并姓名列 names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']]) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process.extractOne(name, choices, scorer=fuzz.token_sort_ratio)[0] # 对每个姓名进行匹配，并统计出现次数 counts = names.groupby(lambda x: match(x, names)).count().sort_values(ascending=False) # 保存结果为 Excel 表格 counts.to_excel('counts.xlsx')在后面显示保存的excle表格

df1['姓名'] = df1['姓名'].astype(str) df2['姓名'] = df2['姓名'].astype(str) # 合并姓名列 names = pd.concat([df1['姓名'], df2['姓名']]) # 定义一个匹配函数 def match(name, choices): return process....

df1 = data[data.cluster==0] df2 = data[data.cluster==1] df3 = data[data.cluster==2] df4 = data[data.cluster==3] df5 = data[data.cluster==4] plt.scatter(df1.Returns,df1.Variance,color='green',label='cluster 0') plt.scatter(df2.Returns,df2.Variance,color='red',label='cluster 1') plt.scatter(df3.Returns,df3.Variance,color='black',label='cluster 2') plt.scatter(df4.Returns,df4.Variance,color='yellow',label='cluster 3') plt.scatter(df5.Returns,df5.Variance,color='yellow',label='cluster 4') plt.scatter(km.cluster_centers_[:,0],km.cluster_centers_[:,1],color='purple',marker='*',label='centroid') plt.xlabel('Returns') plt.ylabel('Variance') plt.legend()解释一下

这段代码是对聚类结果进行可视化展示，首先通过筛选出每个聚类的数据子集，分别赋值给 df1~df5 这 5 个变量。然后，使用 matplotlib 库的 scatter() 方法，分别将每个聚类的数据点在二维坐标系中绘制出来。其中，每...

帮我写一个判断，if df1为空，df1=df2 ；else df1=df1.merge(df2）

好的，这是一个关于 Pandas DataFrame 的问题，我可以...这个判断语句的意思是，如果 df1 为空（即没有任何行或列），则将 df2 赋值给 df1；否则，将 df2 合并到 df1 中。希望这个回答对你有所帮助。还有什么问题吗？

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}r = requests.get(url, headers=header)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")w1 = soup.find_all("td")result = w1df = pd.DataFrame(result)df1 = df[2:]for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)# 排序，按照第二列的元素进行降序排列df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)title = ['省份', '人数/万']df2.columns = titleprint(df2)将这个程序中人数/万的这列转化成数字

您可以使用pandas中的apply函数来将“人数/万”列转换为数字类型，例如： df2['人数/万'] = df2['人数/万'].apply(lambda x: float(x.replace(',', ''))) 这将使用lambda函数将每个值中的逗号删除并将其...

import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title，这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列

你可以使用sort_values()方法，按照第二列的元素进行降序排列，示例如下： python import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd url = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm' ...

解释这段代码：def generateDf(dataIn,cam,cam1): df0 = getFilteredData(dataIn,cam) df1 = getFilteredData(dataIn,cam1) df1 = df1[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate']] col_rename = {} for col in df1.columns: col_rename[col]='prev_station_' + col df1.rename(columns=col_rename,inplace=True) df = df0.join(df1) df=df[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate','trafficConcentration','dayofweek','hour','prev_station_avgVehicleSpeed', 'prev_station_vehicleFlowRate']].copy() df['isWeekend'] = df['dayofweek'].map(lambda x : 0 if x < 5 else 1)

3. 从 df1 中选择 'avgVehicleSpeed' 和 'vehicleFlowRate' 两列，并赋值给 df1 变量。 4. 创建一个空字典 col_rename。 5. 遍历 df1 的每一列，将列名修改为 'prev_station_' + 列名，并将修改后的列名作为字典 col...

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如何用C语言编程精确计算级数1 - 1/11 + 1/21 - 1/3! + ...（直到最后一项的绝对值小于1E-4）并求得e的近似值？

在C语言中，你可以使用循环结构、条件判断以及数学库函数`fabs`来实现这个级数的计算。这里是一个基本的步骤： 1. 定义一个变量 `result` 来保存e的近似值，初始化为1（因为e的初始近似值就是1）。 2. 使用一个无限循环（实际上可以设置一个大到足以满足精度要求的循环次数上限），每次迭代中： a. 检查当前项的绝对值是否小于给定的小数阈值1E-4。 b. 如果是，则跳出循环，因为我们已经达到了所需的精度。 c. 计算当前项，如果是正分数，就加到结果上；如果是负分数，从结果中减去它。比如对于阶乘项，可以使用递归或者预计算的数组来计算。 3. 循环结束后，`resul