def load_data(dir_path: str= 'data/'): files = os.scandir(dir_path) result_df = pd.DataFrame() for file in files: temp = pd.read_excel(file) result_df = pd.concat([result_df,temp]) return result_df怎么重新排列索引

你可以使用 `reset_index()` 方法重新排列索引。例如，将 `load_data()` 函数返回的 DataFrame 重新排列索引，可以这样写：

result_df = load_data()
result_df = result_df.reset_index(drop=True)

其中，`drop=True` 表示不保留原来的索引列。如果想保留原来的索引列，可以将 `drop` 参数设置为 `False`。

相关问题

import math import operator import os from pathlib import Path def walk_to_find_directories( path: str, depth: int = math.inf, including_source_directoriy: bool = False ): if including_source_directoriy: yield Path(path) depth -= 1 with os.scandir(path) as p: p = list(p) p.sort(key=operator.attrgetter("name")) for entry in p: if entry.is_dir(): yield Path(entry.path) if entry.is_dir() and depth > 0: yield from walk_to_find_directories(entry.path, depth)请详细解释每一行代码的意思

这是一段 Python 代码，用于遍历指定路径中的所有目录，并可限制最大深度。以下是每一行代码的解释：

1. `import math import operator import os from pathlib import Path` ：这一行代码导入了 `math`、`operator`、`os` 和 `Path` 模块，使得我们可以使用这些模块提供的函数和类。
2. `def walk_to_find_directories(` ：这一行开始定义一个名为 `walk_to_find_directories` 的函数，并传入三个参数。
3. `path: str,` ：指定路径的字符串类型参数，即要遍历的路径。
4. `depth: int = math.inf,` ：深度的整数类型参数，用于控制遍历的最大深度，默认值为正无穷（即不限制深度）。
5. `including_source_directoriy: bool = False` ：一个布尔类型参数，指示是否包括源目录（即传入的路径本身），默认值为 `False`。
6. `):` ：函数定义的结尾，表示函数开始执行。
7. `if including_source_directoriy:` ：如果 `including_source_directoriy` 为 `True`，则执行以下代码。
8. `yield Path(path)` ：通过 `yield` 关键字返回 `path` 参数构建的 `Path` 对象作为生成器的值。
9. `depth -= 1` ：将 `depth` 参数减 1，为后续的递归遍历做准备。
10. `with os.scandir(path) as p:` ：使用 `with` 语句创建一个上下文管理器，同时遍历指定路径下的所有文件和目录，并赋值给 `p`。
11. `p = list(p)` ：将 `p` 转化为一个列表。
12. `p.sort(key=operator.attrgetter("name"))` ：按照文件或目录名称进行排序，使用 `operator.attrgetter` 函数实现属性获取。
13. `for entry in p:` ：循环读取列表 `p` 中的每一个元素，即遍历文件和目录。
14. `if entry.is_dir():` ：如果当前元素是目录。
15. `yield Path(entry.path)` ：将当前元素创建的 `Path` 对象通过 `yield` 返回，作为生成器的值。
16. `if entry.is_dir() and depth > 0:` ：如果当前元素是目录，并且深度仍可递归。
17. `yield from walk_to_find_directories(entry.path, depth)` ：通过 `yield from` 关键字将递归遍历后生成的生成器添加到当前生成器中。

分析代码：def read_inputh_tiles_feature(path, file_type, label): features = {} for tile_s in os.scandir(path): if tile_s.is_file(): continue for tile_s_type in os.scandir(tile_s.path): if tile_s_type.name == file_type: for file in os.scandir(tile_s_type.path): if file.name == label + ".geojson": features[tile_s.name] = load_data.load_json_file(file.path)['features'] return features

这段代码定义了一个函数 `read_inputh_tiles_feature`，它的作用是读取一个路径下的一些地图数据，并返回这些数据中指定类型和标签的地物信息。

具体来说，这个函数接受三个参数：`path` 表示要读取的路径，`file_type` 表示要读取的地图数据的类型（如 `semantic` 表示语义地图数据），`label` 表示要读取的地物标签（如 `TL` 表示交通信号灯）。这个函数首先定义一个空字典 `features`，用于存储读取到的地图数据。然后，使用 `os.scandir` 函数遍历 `path` 下的所有子目录和文件，找到符合条件的地图数据。

具体来说，对于每个子目录 `tile_s`，如果它是一个文件，则跳过；否则，遍历它的子目录 `tile_s_type`，如果它的名称等于 `file_type`，则继续遍历该目录下的所有文件。如果找到了名称为 `label + ".geojson"` 的文件，就使用 `load_data.load_json_file` 函数加载该文件，将其中的 `features` 字段存储到 `features` 字典中，键为瓦片的 ID，值为该瓦片中符合条件的地物列表。

最后，这个函数返回 `features` 字典，其中包含了所有符合条件的地图数据。