all_date = pd.read_csv( u"F:/Program/LIFE_Pridict/DATA/Bearing1_1_all.csv") all_date['RUL'] = np.arange(0, 1, 1 / len(all_date)) all_dateNd = all_date.values

您好！根据您提供的代码，我可以看出您正在读取一个名为"Bearing1_1_all.csv"的文件，并将其存储在名为"all_date"的Pandas数据框中。然后，您创建了一个名为"RUL"的新列，并使用numpy库生成了一个从0到1的等差数列，长度与数据框的行数相同。最后，您将数据框转换为一个名为"all_dateNd"的numpy数组。

请问我还能为您做些什么吗？

相关问题

Traceback (most recent call last): File "/home/hezy/hello/pridict.py", line 11, in <module> model.eval() AttributeError: 'collections.OrderedDict' object has no attribute 'eval'

这个错误提示表明你的代码中调用了一个`OrderedDict`对象的`eval()`方法，但是`OrderedDict`并没有这个方法。通常，模型对象具有`eval()`和`train()`方法，用于在评估和训练模式之间切换。很可能是你的模型对象被错误地赋值为一个`OrderedDict`对象，导致了这个错误。

你可以检查一下你的模型对象是否正确地被加载。如果你使用PyTorch框架，通常是通过`torch.nn.Module.load_state_dict()`方法加载模型权重，而不是直接使用`OrderedDict`对象。确保你的模型对象是正确的类型，并且具有`eval()`方法。

TypeError: Mismatch between array dtype ('object') and format specifier ('%.18e,%.18e,%.18e')

这个错误是由于在保存CSV文件时，数据类型不匹配导致的。根据错误信息，数据的类型为 'object'，但是格式化字符串使用了浮点数的格式化符号 '%.18e'。

要解决这个问题，可以尝试将数据的类型转换为浮点数。你可以使用 `astype()` 方法将数据的类型转换为浮点数类型。同时，还可以通过 `float_format` 参数来指定保存浮点数的格式。

以下是修改后的代码：

import pandas as pd
import glob

# 指定CSV文件所在的文件夹路径
folder_path = 'F:\\Program\\LIFE_Pridict\\DATA\\PHM2012_Bearing1_3'

# 获取文件夹中所有需要合并的CSV文件路径
file_paths = glob.glob(folder_path + '/*.csv')
# 拼接后要保存的文件路径
SaveFile_Path = r'F:\\Program\\LIFE_Pridict\\DATA\\PHM2012_Bearing1_3_all.csv'

# 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 循环遍历所有文件路径
for file_path in file_paths:
    # 读取CSV文件数据
    data = pd.read_csv(file_path)
    # 合并数据到空的DataFrame中
    merged_data = pd.concat([merged_data, data], ignore_index=True)

# 将合并后的数据保存为新的CSV文件
merged_data.astype(float).to_csv(SaveFile_Path, encoding="utf_8_sig", index=False, header=False, mode='w', float_format='%.18e')

在代码中，我使用了 `astype(float)` 将数据的类型转换为浮点数类型。同时，通过 `float_format='%.18e'` 指定了浮点数的格式。

希望这次修改能够解决问题！如果还有其他问题，请随时提问。