data_hebing=np.hstack((Xyujing,Yyujing)) e = np.column_stack((Xyujing[:,1], Yyujing[:,2]))
时间: 2024-04-29 09:20:24 浏览: 18
这段代码使用了 numpy 库中的 hstack 和 column_stack 方法,用于将两个 numpy 数组水平拼接和垂直拼接。
第一行代码中,np.hstack((Xyujing, Yyujing)) 将 Xyujing 和 Yyujing 两个数组按照水平方向拼接,生成一个新的数组 data_hebing。
第二行代码中,np.column_stack((Xyujing[:,1], Yyujing[:,2])) 将 Xyujing 的第二列和 Yyujing 的第三列按照垂直方向拼接,生成一个新的数组 e。其中,[:,1] 表示取 Xyujing 数组的所有行的第二列,[:,2] 表示取 Yyujing 数组的所有行的第三列。
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with open("E:/ssdtraing/ssd_failure_label.csv",'r') as f: f = f.readlines() save_id = [] save_model=[] hebing=[] for k in range(len(f)): save_id1 = f[k].split(',')[-1] save_model1 = f[k].split(',')[0] save_hebing1 = save_id1 + save_model1 hebing.append(save_hebing1.replace('\n','')) for i in f: id = i.split(',') save_id.append(id[-1].replace('\n','')) model = i.split(',') save_model.append(model[0].replace('\n','')) # print(save_id) # print('32466' in save_id) print(hebing) #print('MB2' in save_model) result = [] with open("E:/ssdtraing/smartlog2018/newnew/new.csv",'r') as ff: file2 = ff.readlines() for j in range(len(file2)): try: id_ = file2[j].split(',')[1] model_=file2[j].split(',')[0] hebing_ = id_ + model_ except: continue #print(id_) #print(model_) print(hebing_) if hebing_ in hebing: result.append(j) print(result) with open('fault_newnew.csv','w') as ff: for s in result: ff.write(file2[s]) flag = 0 for i in result[1:]: #开始遍历删除行都给它删了,这里高度精髓@_@ del file2[i-flag] flag += 1 print(i) with open('deled_samples_newnew.csv','w') as ff: for i in file2: ff.write(i) ngData=pd.read_csv('C:/Users/dingsucheng/PycharmProjects/pythonProject/deled_samples_newnew.csv') ngList=[] for index,row in ngData.iterrows(): ngList.append(0) ngData['status']=ngList ngData.to_csv('C:/Users/dingsucheng/PycharmProjects/pythonProject/new-deled_samples_newnew.csv',index=False)
这段代码是用来处理CSV文件的。首先,它打开了名为"E:/ssdtraing/ssd_failure_label.csv"的文件,并读取其中的内容。然后,它将每一行的最后一个元素保存在一个名为`save_id1`的列表中,将每一行的第一个元素保存在一个名为`save_model1`的列表中。接下来,它将`save_id1`和`save_model1`连接起来,并将结果保存在一个名为`save_hebing1`的列表中。然后,它将`save_hebing1`中的换行符替换为空格,并将结果保存在`hebing`列表中。然后,它再次遍历文件的每一行,将每一行的最后一个元素保存在`save_id`列表中,并将第一个元素保存在`save_model`列表中。接下来,它打开名为"E:/ssdtraing/smartlog2018/newnew/new.csv"的文件,并读取其中的内容。然后,它遍历文件中的每一行,并将每一行的第一个元素和最后一个元素连接起来,保存在`hebing_`变量中。如果`hebing_`在`hebing`列表中,则将当前行的索引保存在`result`列表中。然后,它将`result`列表中的索引对应的行写入到名为'fault_newnew.csv'的文件中。接下来,它删除`file2`列表中在`result[1:]`范围内的行,并将结果写入名为'deled_samples_newnew.csv'的文件中。最后,它读取名为'deled_samples_newnew.csv'的文件,并将其转化为一个名为`ngData`的DataFrame。然后,它创建一个名为`ngList`的空列表,并遍历`ngData`的每一行,在`ngList`中添加一个值为0的元素。然后,将`ngList`作为新列添加到`ngData`中,并将结果保存在'C:/Users/dingsucheng/PycharmProjects/pythonProject/new-deled_samples_newnew.csv'文件中。
需要注意的是,这段代码中使用的文件路径是基于特定的目录结构,你需要根据自己的实际情况修改文件路径。另外,这段代码可能会在处理大型文件时效率较低,你可以考虑使用更高效的方法来处理CSV文件。
为什么最后生成的表格不全,并且有/data/program/zyyang15/QA/data_process/hebing.py:37: FutureWarning: The frame.append method is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Use pandas.concat instead.
对不起,我之前提供的代码中使用了已经被弃用的`DataFrame.append()`方法来合并数据。这可能导致生成的表格不完整,并且出现了`FutureWarning`警告。
为了解决这个问题,我们可以改用`pandas.concat()`方法来合并数据。下面是更新后的代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('your_excel_file.xlsx')
# 获取所有sheet的名称
sheet_names = excel_file.sheet_names
# 创建一个空的列表用于存储每个sheet的数据
data_frames = []
# 遍历所有sheet
for sheet_name in sheet_names:
# 读取每个sheet的数据
data = excel_file.parse(sheet_name)
# 将数据加入列表中
data_frames.append(data)
# 合并所有sheet的数据
merged_data = pd.concat(data_frames, ignore_index=True)
# 将合并后的数据保存到新的Excel文件中
merged_data.to_excel('merged_data.xlsx', index=False)
```
请将`your_excel_file.xlsx`替换为你要合并的Excel文件的路径和文件名。运行此更新后的代码后,它将创建一个名为`merged_data.xlsx`的新Excel文件,其中包含了所有sheet合并后的完整数据。同时,`FutureWarning`警告也不再出现了。