(df["bWendu"] <= 30) & (df["yWendu"] >= 15) & (df["tianqi"] == '晴') &(df["aqiLevel"] == 1)
时间: 2024-04-23 15:28:08 浏览: 9
根据你提供的条件,我假设你想筛选满足以下条件的DataFrame:
- "bWendu" 列的值小于等于30
- "yWendu" 列的值大于等于15
- "tianqi" 列的值等于'晴'
- "aqiLevel" 列的值等于1
那么正确的代码应该是:
```python
df_filtered = df[(df["bWendu"] <= 30) & (df["yWendu"] >= 15) & (df["tianqi"] == '晴') & (df["aqiLevel"] == 1)]
```
这行代码会返回一个满足条件的新的DataFrame,其中包含符合条件的行。
相关问题
df.loc[(df["bWendu"]<=30) & (df["yWendu"]>=15) & (df["tianqi"]=='晴' & (df["aqiLevel"]==1),:]
你提供的代码中有一个语法错误,代码中的括号没有正确匹配。正确的写法应该是:
```python
df.loc[(df["bWendu"] <= 30) & (df["yWendu"] >= 15) & (df["tianqi"] == '晴') & (df["aqiLevel"] == 1), :]
```
这行代码的作用是选取满足以下条件的行:
- "bWendu" 列的值小于等于30
- "yWendu" 列的值大于等于15
- "tianqi" 列的值等于'晴'
- "aqiLevel" 列的值等于1
冒号(:)表示选取所有的列,返回一个新的DataFrame。
df = pd.read_csv(f'{city}_{year}.csv', encoding='gbk') df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x)) df['month'] = df['日期'].dt.month df_agg = df.groupby(['month', '天气']).size().reset_index() df_agg.columns = ['month', 'tianqi', 'count']是什么意思
这段代码使用 `pandas` 库读取了一个名为 `{city}_{year}.csv` 的 csv 文件(其中 `{city}` 和 `{year}` 是具体的城市名称和年份),并对数据进行了处理和分析。
具体来说,代码中的 `pd.read_csv()` 函数将 csv 文件读取为一个 `DataFrame` 对象,并存储在 `df` 变量中。`encoding='gbk'` 表示使用 gbk 编码读取 csv 文件。
接着,`df['日期'] = df['日期'].apply(lambda x: pd.to_datetime(x))` 将 `df` 中的日期列(假设列名为“日期”)转换为 pandas 中的日期格式,并将转换后的日期数据重新存储回 `df['日期']` 列中。
然后,`df['month'] = df['日期'].dt.month` 以月份为单位,将 `df` 中的日期列转换为月份,将转换后的月份数据存储到 `df['month']` 列中。
最后,`df_agg = df.groupby(['month', '天气']).size().reset_index()` 对 `df` 中的数据进行分组,分组依据是月份和天气。然后,使用 `size()` 函数计算每个分组的数据量,将数据量存储到 `df_agg` 的 `count` 列中。最后,将 `df_agg` 中的列名修改为 `month`、`tianqi` 和 `count`,并将修改后的数据存储回 `df_agg` 变量中。
综上,这段代码的作用是读取 csv 文件,并将里面的数据按照月份和天气分组统计数量,返回一个新的 `DataFrame` 对象 `df_agg`。