vbin = 0.3 for i in data['WindNumber'].unique(): if i == 6: continue col = 'Power' cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0) left_v = 2.0 p = 0.9 temp_df = data[cond] v_bins = pd.cut(temp_df.new_windspeed, np.arange(-15, 30, vbin)) temp_df['vbins'] = v_bins groups = [] for index,temp in temp_df.groupby("vbins"): if temp.shape[0]==0: continue if index.left>left_v: temp = temp[temp.Power<np.max(temp_df.Power)*p] groups.append(temp) groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True) cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time)) data.loc[cond,'label'] = 4 data.loc[(data.WindNumber==6)& (data.label==0) & (data.Power<1200)& (data.new_windspeed>0.65),'label'] = 4
时间: 2024-03-11 11:46:29 浏览: 15
这段代码是 Python 代码,它的作用是对 Pandas 数据框进行一些操作,主要包括以下几个步骤:
1. 首先,定义了一个变量 `vbin`,赋值为 0.3。
2. 接着,对数据框 `data` 中的 `WindNumber` 列去重,得到唯一值,并对每个唯一值进行遍历。
3. 对于每个唯一值,判断它是否等于 6,如果等于 6,则跳过此次循环。
4. 定义变量 `col`,赋值为 `'Power'`。
5. 定义变量 `cond`,赋值为一个逻辑条件,表示数据框 `data` 中的 `WindNumber` 列等于当前唯一值,并且 `label` 列等于 0。
6. 定义变量 `left_v`,赋值为 2.0。
7. 定义变量 `p`,赋值为 0.9。
8. 对数据框 `data` 中满足条件 `cond` 的部分进行切片,并赋值给变量 `temp_df`。
9. 对 `temp_df` 中的 `new_windspeed` 列进行分组,将其划分为若干个区间,每个区间的宽度为 `vbin`。
10. 对分组后的结果进行遍历,如果当前区间的左端点大于 `left_v`,则将该区间对应的子数据框 `temp` 中 `Power` 列小于 `temp_df` 中 `Power` 列最大值乘以 `p` 的部分进行切片,并将结果添加到列表 `groups` 中。
11. 最后,将列表 `groups` 中的所有数据框进行合并,并重置索引。然后,按照条件 `cond` 对数据框 `data` 进行切片,并将 `label` 列赋值为 4。
12. 对于数据框 `data` 中 `WindNumber` 列等于 6,`label` 列等于 0,`Power` 列小于 1200,`new_windspeed` 列大于 0.65 的部分,将 `label` 列赋值为 4。