df_subset = concat([df.iloc[0:2, 0:10], df.iloc[3:21, 0:10], df.iloc[22:23, 0:10]])

时间: 2024-01-18 20:03:06 浏览: 84
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这行代码的作用是将数据框 df 中的第 0-1 行和第 3-20 行以及第 22 行的前 10 列组合成一个新的数据框 df_subset。其中的 concat 函数是 pandas 库中用于拼接数据框的函数,它接收一个列表作为参数,列表中的元素是要拼接的数据框。而 iloc 函数则是用于通过行号和列号来选取数据的函数。
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以下代码转换为python可用,代码如下:let 源 = Table.FromColumns({Lines.FromBinary(Web.Contents("https://1x2d.titan007.com/" & "2337054" & ".js"), null, null, 936)}), Column1 = 源{50}[Column1], 拆分文本 = Text.Split(Column1, ";"","), 转换为表 = Table.FromList(拆分文本, Splitter.SplitTextByDelimiter(":"), null, null, ExtraValues.Error), 更改的类型 = Table.TransformColumnTypes(转换为表,{{"Column1", type text}}), 按分隔符拆分列 = Table.SplitColumn(更改的类型, "Column1", Splitter.SplitTextByDelimiter("^", QuoteStyle.Csv), {"Column1.1", "Column1.2"}), 按分隔符拆分列1 = Table.ExpandListColumn(Table.TransformColumns(按分隔符拆分列, {{"Column1.2", Splitter.SplitTextByDelimiter(";", QuoteStyle.Csv), let itemType = (type nullable text) meta [Serialized.Text = true] in type {itemType}}}), "Column1.2"), 更改的类型1 = Table.TransformColumnTypes(按分隔符拆分列1,{{"Column1.1", type text}, {"Column1.2", type text}}), 替换的值 = Table.ReplaceValue(更改的类型1,"var gameDetail=Array(","",Replacer.ReplaceText,{"Column1.1"}), 按分隔符拆分列2 = Table.SplitColumn(替换的值, "Column1.2", Splitter.SplitTextByDelimiter("|", QuoteStyle.Csv), {"Column1.2.1", "Column1.2.2", "Column1.2.3", "Column1.2.4", "Column1.2.5", "Column1.2.6", "Column1.2.7"}), 更改的类型2 = Table.TransformColumnTypes(按分隔符拆分列2,{{"Column1.2.1", type number}, {"Column1.2.2", type number}, {"Column1.2.3", type number}, {"Column1.2.4", type text}, {"Column1.2.5", type number}, {"Column1.2.6", type number}, {"Column1.2.7", type number}}), 重命名的列 = Table.RenameColumns(更改的类型2,{{"Column1.1", "公司ID"}, {"Column1.2.1", "胜"}, {"Column1.2.2", "平"}, {"Column1.2.3", "负"}, {"Column1.2.4", "时间"}, {"Column1.2.5", "凯胜"}, {"Column1.2.6", "凯平"}, {"Column1.2.7", "凯负"}}), 筛选的行 = Table.SelectRows(重命名的列, each [时间] <> null and [时间] <> ""),

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