df_tmp = pd.DataFrame()

时间: 2024-06-13 07:04:41 浏览: 174
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pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

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根据提供的引用内容，df_tmp = pd.DataFrame()是创建一个空的DataFrame的语句。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构，类似于Excel中的表格，可以用来存储和处理二维数据。在创建DataFrame时，可以通过传入数据、字典、列表等不同的数据类型来初始化。而在引用中，代码cols=df['測項'] df.drop("測項",axis=1,inplace=True) tmp_3 = pd.DataFrame(df.values.T,columns=cols)是将原始数据按列重新排列，并创建一个新的DataFrame。而引用中的代码演示了DataFrame中的loc和iloc两种索引方式的不同之处。loc是基于标签的索引，而iloc是基于位置的索引。通过这两种索引方式，可以对DataFrame进行数据的选择、修改和删除等操作。
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pandas dataframe 中的explode函数用法详解

dataframe = dataframe.merge(pd.concat(list_of_dataframes), how='left', on=temp_fieldname) del dataframe[temp_fieldname] return dataframe 这个自定义函数首先将可迭代列转换为元组，然后对每个唯一...

oe = OrdinalEncoder() for i in ['grade', 'subGrade']: tmp = oe.fit_transform(df[i].values.reshape(-1,1)) tmp = pd.DataFrame(tmp) tmp.columns = [i+'new'] df = pd.merge(df, tmp, how='left', left_index=True, right_index=True)

这段代码使用 ...编码后的结果以 DataFrame 的形式保存在 tmp 中。接下来，将 tmp 的列名改为原列名加上 'new' 后缀。最后，使用 pd.merge 将编码后的结果与原始数据框 df 进行左连接，并根据索引进行合并。

def load_data(cfg_dict): # df_1 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_pos_std.pickle') # df_1 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_pos.pickle') df_1 = pd.DataFrame() for root, dirs, files in os.walk('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_pos/'): files = [f for f in files if not f[0] == '.'] for file in files: print('read from => %s%s' % (root, file)) tmp = pd.read_csv('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_pos/' + file, header=None, encoding='utf-8') df_1 = df_1.append(tmp) df_1.columns = ['号码', '用户状态', '用户星级',

接下来，对于每个文件，函数使用 pd.read_csv 函数读取文件内容，并将其追加到 df_1 数据框中。 最后，函数给 df_1 数据框添加列名，列名为 ['号码', '用户状态', '用户星级', ...]。 这段代码的作用是从指定目录...

df_1['label'] = 1 # df_1['入网时长（月）'] = data_to_month(df_1, cfg_dict) # df_0 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_neg_std.pickle') # df_0 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_neg.pickle') df_0 = pd.DataFrame() for root, dirs, files in os.walk('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_neg/'): files = [f for f in files if not f[0] == '.'] for file in files: print('read from => %s%s' % (root, file)) tmp = pd.read_csv('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_neg/' + file, header=None, encoding='utf-8') df_0 = df_0.append(tmp) df_0.columns = ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否黑名单&免打扰', '证件性别', '证件年龄', '是否集团网用户', '是否校园用户', '是否双卡槽终端

对于每个文件，代码使用 pd.read_csv 函数读取文件内容，并将其追加到 df_0 数据框中。 最后，代码给 df_0 数据框添加列名，列名为 ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否...

0秒中断次数', '外呼120秒以上次数', '外呼总次数', '外呼成功率', '外呼60秒中断率', '外呼拒接率', '外呼平均时长', '外呼总时长', 'label'] df_0['label'] = 0 #df_0.drop(columns=['质心距离']) # df_0['入网时长（月）'] = data_to_month(df_0, cfg_dict) # df_9 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_unk_std.pickle') # df_9 = pd.read_pickle('sample/easy_sample_unk.pickle') df_9 = pd.DataFrame() for root, dirs, files in os.walk('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_unk/'): files = [f for f in files if not f[0] == '.'] for file in files: print('read from => %s%s' % (root, file)) tmp = pd.read_csv('sample/tmp_zq_yf_easy_sample_unk/' + file, header=None, encoding='utf-8') df_9 = df_9.append(tmp) df_9.columns = ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否黑名单&免打扰', '证件性别', '证件年龄', '是否集团网用户', '是否校园用户', '是否双

对于每个文件，代码使用 pd.read_csv 函数读取文件内容，并将其追加到 df_9 数据框中。 最后，代码给 df_9 数据框添加列名，列名为 ['号码', '用户状态', '用户星级', '入网时长（月）', '是否历史投诉用户', '是否...

def histogram(data:pd.DataFrame, gradient, hessian): features = data.columns.tolist() tmp_df = data.copy() tmp_df['gradient'] = gradient tmp_df['hessian'] = hessian G_H = [] for i,feat in enumerate(features): #统计每个特征离散后的每个离散值取值的所有样本的一阶导数之和、二阶导数之和 gp = tmp_df.groupby(feat).agg({'gradient':['sum'], 'hessian':['sum']}) gp.columns = pd.Index([f[0]+'_'+f[1] for f in gp.columns.tolist()]) gp = gp.reset_index() G_H.append(gp) return G_H

这段代码的作用是将输入的pd.DataFrame数据和梯度、黑塞矩阵合并成一个新的DataFrame，并保存为一个新的变量tmp_df。然后，将每个特征的梯度和黑塞矩阵数据依次复制到tmp_df的'gradient'和'hessian'列中。最终输出一...

解释一下def histogram(data:pd.DataFrame, gradient, hessian): features = data.columns.tolist() tmp_df = data.copy() tmp_df['gradient'] = gradient tmp_df['hessian'] = hessian G_H = [] for i,feat in enumerate(features): #统计每个特征离散后的每个离散值取值的所有样本的一阶导数之和、二阶导数之和 gp = tmp_df.groupby(feat).agg({'gradient':['sum'], 'hessian':['sum']}) gp.columns = pd.Index([f[0]+'_'+f[1] for f in gp.columns.tolist()]) gp = gp.reset_index() G_H.append(gp) return G_H

程序中首先将 data 中所有的列名转换成列表 features，并将 data 复制给一个临时 DataFrame tmp_df。接下来，将 gradient 和 hessian 分别添加到 tmp_df 的两列之中。 最后，创建一个空列表 G_H。接下来使用 for ...

翻译这段代码:print("start：") start = time.time() K = 9 skf = StratifiedKFold(n_splits=K,shuffle=True,random_state=2018) auc_cv = [] pred_cv = [] for k,(train_in,test_in) in enumerate(skf.split(X,y)): X_train,X_test,y_train,y_test = X[train_in],X[test_in],\ y[train_in],y[test_in] # The data structure 数据结构 lgb_train = lgb.Dataset(X_train, y_train) lgb_eval = lgb.Dataset(X_test, y_test, reference=lgb_train) # Set the parameters 设置参数 params = { 'boosting': 'gbdt', 'objective':'binary', 'verbosity': -1, 'learning_rate': 0.01, 'metric': 'auc', 'num_leaves':17 , 'min_data_in_leaf': 26, 'min_child_weight': 1.12, 'max_depth': 9, "feature_fraction": 0.91, "bagging_fraction": 0.82, "bagging_freq": 2, } print('................Start training..........................') # train gbm = lgb.train(params, lgb_train, num_boost_round=2000, valid_sets=lgb_eval, early_stopping_rounds=100, verbose_eval=100) print('................Start predict .........................') # Predict y_pred = gbm.predict(X_test,num_iteration=gbm.best_iteration) # Evaluate tmp_auc = roc_auc_score(y_test,y_pred) auc_cv.append(tmp_auc) print("valid auc:",tmp_auc) # Test pred = gbm.predict(X, num_iteration = gbm.best_iteration) pred_cv.append(pred) # the mean auc score of StratifiedKFold StratifiedKFold的平均auc分数 print('the cv information:') print(auc_cv) lgb_mean_auc = np.mean(auc_cv) print('cv mean score',lgb_mean_auc) end = time.time() lgb_practice_time=end-start print("......................run with time: {} s".format(lgb_practice_time) ) print("over:*") # turn into array 变为阵列 res = np.array(pred_cv) print("rusult：",res.shape) # mean the result 平均结果 r = res.mean(axis = 0) print('result shape:',r.shape) result = pd.DataFrame() result['company_id'] = range(1,df.shape[0]+1) result['pred_prob'] = r

打印 "start："，并记录开始时间。然后进行 K 折交叉验证，其中 K=9。对于每个交叉验证的训练集和测试集，使用...将所有测试集的预测结果取平均值作为最终预测结果，并将其存储在 DataFrame 中。最后打印出总运行时间。

麻烦你记住以下程序# 定义重点国家/地区 locs = ["China", "United States", "European Union", "Russia", "Japan", "United Kingdom", "Singapore"] # 设置要查找的文件夹路径 folder_path = 'C:/dbcovid/result/new_cases/' # 重点国家新增病例数量 all_data = [] #数据导入 for loc in locs: # 查找文件夹中所有的 .json 文件 json_files = glob.glob(folder_path +loc+ '/*.json') # 如果找到了至少一个 .json 文件 if json_files: # 选择第一个文件进行读取 json_file = json_files[0] tmp = pd.read_json(json_file, lines=True).values.squeeze() # turn to NumPy type # 在这里对读取到的数据进行处理 else: # 如果没有找到 .json 文件 print('No .json file found in the folder.') path = "C:/dbcovid/result/new_cases/China/part-00000-52417ca0-fbcb-4866-b14f-90e3f9fc939e-c000.json" all_data.append(tmp) all_data = np.array( [ list(i) + [float("nan")] * (max([len(j) for j in all_data]) - len(i)) for i in all_data ] ) #数据空值处理 for tmp in all_data: if np.isnan(tmp[0]): tmp[0] = 0 for i in range(len(tmp) - 1): if np.isnan(tmp[i + 1]): tmp[i + 1] = tmp[i] #数据平滑 for i in range(len(all_data)): all_data[i] = gaussian_filter1d(all_data[i], sigma=2.5) #保存为dataframe df = pd.DataFrame(all_data).transpose() df.columns = locs #绘图 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Number of new cases') sns.lineplot(data=df, dashes=False) plt.show()

df = pd.DataFrame(all_data).transpose() df.columns = locs #绘图 plt.figure(figsize=(12, 8)) plt.xlabel('Days') plt.ylabel('Number of new cases') sns.lineplot(data=df, dashes=False) plt.show() 请...

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1) df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index') # 计算合同周期年月 df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda...

import numpy as np import scipy.stats as ss import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],aggfunc=np.mean) fig, ax = plt.subplots(figsize=(200,10)) sns.heatmap(plv_tb,vmin=plv_tb.min().min(), vmax=plv_tb.max().max(),cmap=sns.color_palette("RdYlBu",n_colors=10),annot=True, fmt='g', annot_kws={"size": 20}, ax=ax) plt.show()能否使x轴xian折叠成多行显示，这样使图不至于很长

df=pd.read_excel("./tmp_apply2.xlsx") sns.set_context(font_scale=20) plt.rcParams['font.family'] = 'FangSong' plv_tb=pd.pivot_table(df,values="sale",index=["FactoryName","JiJXH"],columns=["Xian"],...

all_df = pd.merge(all_df, tmp, on='建造年代', how='left')

这段代码使用 Pandas 库中的 merge 函数，将两个 DataFrame 按照 '建造年代' 这一列进行左连接（left join）操作，并将结果存储在 all_df 变量中。其中，all_df 是左表，tmp 是右表。左连接是指将左表中的所有行都...

for col in ['class', 'employer_type', 'industry', 'work_year',]: tmp=train_public[col].value_counts().rename_axis(col).reset_index(name='counts') fig = px.pie(tmp, values='counts', names=col,title=f'ratio of counts {col}') fig.show() 改为matplotlib.pyplot下画出的饼图的代码

tmp_df = pd.DataFrame({'counts': tmp.values}, index=tmp.index) # 绘制饼图 plt.pie(tmp_df['counts'], labels=tmp_df.index, autopct='%1.1f%%') plt.title(f'ratio of counts {col}') plt.show() ...

if df_tmp_group_family_majoyr[0].isin(df_tmp_group_family_member): AttributeError: 'str' object has no attribute 'isin'

df_tmp_group_family_majoyr = pd.DataFrame([df_tmp_group_family_majoyr]) # 然后再使用 isin() 方法 if df_tmp_group_family_majoyr[0].isin(df_tmp_group_family_member): # do something 注意，在转换...

遍历字典table_dic, 取字典里面的每一个dataframe 比如tmp_a， 与dataframe B表对比，如果tmp_a的表内容在B中不存在，则添加到table B中

result_df = pd.DataFrame() # 遍历字典table_dic for key, tmp_df in table_dic.items(): # 对比tmp_df中的每一行数据是否存在于dataframe_B中 comparison = ~tmp_df.merge(dataframe_B, how='left', indicator=...

sql = "INSERT INTO main_table SELECT * FROM tmp_table ON DUPLICATE KEY UPDATE col1=VALUES(col1), col2=VALUES(col2), ..."对于excel有多级表头索引此代码能把表头也加载进数据库吗

这个 SQL 语句可以将 tmp_table 表中的数据插入到 main_table 表中，如果遇到主键重复的情况，则更新 col1、col2 等列的值。 对于 Excel 中的多级表头索引，可以使用 pandas 库来读取 Excel 数据，并将其...
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掌握Makefile多目标编译与清理操作

资源摘要信息:"makefile学习用测试文件.rar" 知识点: 1. Makefile的基本概念： Makefile是一个自动化编译的工具，它可以根据文件的依赖关系进行判断，只编译发生变化的文件，从而提高编译效率。Makefile文件中定义了一系列的规则，规则描述了文件之间的依赖关系，并指定了如何通过命令来更新或生成目标文件。 2. Makefile的多个目标： 在Makefile中，可以定义多个目标，每个目标可以依赖于其他的文件或目标。当执行make命令时，默认情况下会构建Makefile中的第一个目标。如果你想构建其他的特定目标，可以在make命令后指定目标的名称。 3. Makefile的单个目标编译和删除： 在Makefile中，单个目标的编译通常涉及依赖文件的检查以及编译命令的执行。删除操作则通常用clean规则来定义，它不依赖于任何文件，但执行时会删除所有编译生成的目标文件和中间文件，通常不包含源代码文件。 4. Makefile中的伪目标： 伪目标并不是一个文件名，它只是一个标签，用来标识一个命令序列，通常用于执行一些全局性的操作，比如清理编译生成的文件。在Makefile中使用特殊的伪目标“.PHONY”来声明。 5. Makefile的依赖关系和规则： 依赖关系说明了一个文件是如何通过其他文件生成的，规则则是对依赖关系的处理逻辑。一个规则通常包含一个目标、它的依赖以及用来更新目标的命令。当依赖的时间戳比目标的新时，相应的命令会被执行。 6. Linux环境下的Makefile使用： Makefile的使用在Linux环境下非常普遍，因为Linux是一个类Unix系统，而make工具起源于Unix系统。在Linux环境中，通过终端使用make命令来执行Makefile中定义的规则。Linux中的make命令有多种参数来控制执行过程。 7. Makefile中变量和模式规则的使用： 在Makefile中可以定义变量来存储一些经常使用的字符串，比如编译器的路径、编译选项等。模式规则则是一种简化多个相似规则的方法，它使用模式来匹配多个目标，适用于文件名有规律的情况。 8. Makefile的学习资源： 学习Makefile可以通过阅读相关的书籍、在线教程、官方文档等资源，推荐的书籍有《Managing Projects with GNU Make》。对于初学者来说，实际编写和修改Makefile是掌握Makefile的最好方式。 9. Makefile的调试和优化： 当Makefile较为复杂时，可能出现预料之外的行为，此时需要调试Makefile。可以使用make的“-n”选项来预览命令的执行而不实际运行它们，或者使用“-d”选项来输出调试信息。优化Makefile可以减少不必要的编译，提高编译效率，例如使用命令的输出作为条件判断。 10. Makefile的学习用测试文件： 对于学习Makefile而言，实际操作是非常重要的。通过提供一个测试文件，可以更好地理解Makefile中目标的编译和删除操作。通过编写相应的Makefile，并运行make命令，可以观察目标是如何根据依赖被编译和在需要时如何被删除的。 通过以上的知识点，你可以了解到Makefile的基本用法和一些高级技巧。在Linux环境下，利用Makefile可以有效地管理项目的编译过程，提高开发效率。对于初学者来说，通过实际编写Makefile并结合测试文件进行练习，将有助于快速掌握Makefile的使用。