df = pd.DataFrame(arr[1:], columns=arr[0])不要表头

时间: 2023-12-01 12:02:59 浏览: 78
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Pandas中把dataframe转成array的方法

如果你想忽略掉表头,可以将`pd.DataFrame`函数的第二个参数`columns`设置为`None`。代码示例如下: ```python import pandas as pd # 二维数组 arr = [['John', 25, 'Male'], ['Lisa', 30, 'Female'], ['David', 20, 'Male']] # 将数组转换成DataFrame对象 df = pd.DataFrame(arr, columns=None) # 打印输出表格 print(df) ``` 输出结果: ``` 0 1 2 0 John 25 Male 1 Lisa 30 Female 2 David 20 Male ``` 以上代码中,`pd.DataFrame`函数的第二个参数`columns`被设置为`None`,因此表格没有列名。注意,在这种情况下,列名会自动生成为0、1、2等数字。如果你想自定义列名,可以将`columns`设置为一个字符串列表,其中每个字符串表示一个列名。
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from flask import Flask, jsonify, request import pandas as pd import numpy as np import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(__name__) @app.route('/option0', methods=['POST']) def option0(): arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.form['data'].split(), dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = '时间序列具有短期依赖性' else: short_term_dependency = '时间序列没有短期依赖性' acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): has_periodicity = '时间序列具有周期性' else: has_periodicity = '时间序列没有周期性' adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: is_stationary = '时间序列是平稳的' else: is_stationary = '时间序列不是平稳的' res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): has_seasonality = '时间序列没有明显的季节性变化' else: has_seasonality = '时间序列存在季节性变化' result = { print(short_term_dependency, has_periodicity, is_stationary, has_seasonality) } return jsonify(result),如何修改才能正常运行

from flask import Flask, request, jsonify import numpy as np import pandas as pd import statsmodels.api as sm from datetime import datetime app = Flask(name) @app.route('/time_series_analysis', methods=['POST']) def time_series_analysis(): # 解析请求体中的参数 arr0 = ['2019/1', '2019/2', '2019/3', '2019/4', '2019/5', '2019/6', '2019/7', '2019/8', '2019/9', '2019/10', '2019/11', '2019/12', '2020/1', '2020/2', '2020/3', '2020/4', '2020/5', '2020/6', '2020/7', '2020/8', '2020/9', '2020/10', '2020/11', '2020/12'] date_arr = [] for date_str in arr0: date_obj = datetime.strptime(date_str, '%Y/%m') date_arr.append(date_obj.timestamp()) arr1 = np.array(request.json['data'], dtype=float) data_array = np.vstack((date_arr, arr1)).T.astype(float) df = pd.DataFrame(data_array, columns=['x', 'y']) df = df.dropna() acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, qstat=True) if (p < 0.05).any(): short_term_dependency = True else: short_term_dependency = False acf, q, p = sm.tsa.acf(df['y'], nlags=20, fft=True, qstat=True) if (p < 0.05).any(): periodicity = True else: periodicity = False adf_result = sm.tsa.stattools.adfuller(df['y']) if adf_result[1] < 0.05: stationary = True else: stationary = False res = sm.tsa.seasonal_decompose(df['y'], model='additive', period=12) if np.isnan(res.seasonal).any(): seasonality = False else: seasonality = True # 返回分析结果 result = { 'short_term_dependency': short_term_dependency, 'periodicity': periodicity, 'stationary': stationary, 'seasonality': seasonality, 'recommendations': 'arima擅长处理平稳数据,其他数据处理效果也很好\nlightGBM擅长处理短期依赖型,非周期性的数据\nLSTM擅长处理长期依赖的数据\nTNC擅长处理没有明显的周期性或季节性变化,但是可能存在趋势和周期性的波动的数据\nRNN由于具有记忆能力,可以处理所有数据' } return jsonify(result) if name == 'main': app.run(),做修改能显示出实际的接口网站

详细解释一下这段代码,每一句给出详细注解:results_df = pd.DataFrame(columns=['image_path', 'dataset', 'scene', 'rotation_matrix', 'translation_vector']) for dataset_scene in tqdm(datasets_scenes, desc='Running pipeline'): dataset, scene = dataset_scene.split('/') img_dir = f"{INPUT_ROOT}/{'train' if DEBUG else 'test'}/{dataset}/{scene}/images" if not os.path.exists(img_dir): continue feature_dir = f"{DATA_ROOT}/featureout/{dataset}/{scene}" os.system(f"rm -rf {feature_dir}") os.makedirs(feature_dir) fnames = sorted(glob(f"{img_dir}/*")) print('fnames',len(fnames)) # Similarity pipeline if sim_th: index_pairs, h_w_exif = get_image_pairs_filtered(similarity_model, fnames=fnames, sim_th=sim_th, min_pairs=20, all_if_less=20) else: index_pairs, h_w_exif = get_img_pairs_all(fnames=fnames) # Matching pipeline matching_pipeline(matching_model=matching_model, fnames=fnames, index_pairs=index_pairs, feature_dir=feature_dir) # Colmap pipeline maps = colmap_pipeline(img_dir, feature_dir, h_w_exif=h_w_exif) # Postprocessing results = postprocessing(maps, dataset, scene) # Create submission for fname in fnames: image_id = '/'.join(fname.split('/')[-4:]) if image_id in results: R = results[image_id]['R'].reshape(-1) T = results[image_id]['t'].reshape(-1) else: R = np.eye(3).reshape(-1) T = np.zeros((3)) new_row = pd.DataFrame({'image_path': image_id, 'dataset': dataset, 'scene': scene, 'rotation_matrix': arr_to_str(R), 'translation_vector': arr_to_str(T)}, index=[0]) results_df = pd.concat([results_df, new_row]).reset_index(drop=True)

arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr1, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['month', 'sales']) sales = data['sales'].values.astype(np.float32) sales_mean = sales.mean() sales_std = sales.std() sales = abs(sales - sales_mean) / sales_std train_data = sales[:-1] test_data = sales[-12:] def create_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(11, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Conv1D(filters=512, kernel_size=2, padding='causal', activation='relu')) model.add(layers.BatchNormalization()) model.add(layers.Dense(1, activation='linear')) return model model = create_model() BATCH_SIZE = 16 BUFFER_SIZE = 100 train_dataset = tf.data.Dataset.from_tensor_slices(train_data) train_dataset = train_dataset.window(11, shift=1, drop_remainder=True) train_dataset = train_dataset.flat_map(lambda window: window.batch(11)) train_dataset = train_dataset.map(lambda window: (window[:-1], window[-1:])) train_dataset = train_dataset.shuffle(BUFFER_SIZE).batch(BATCH_SIZE).prefetch(1) model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001), loss='mse') history = model.fit(train_dataset, epochs=100, verbose=0) test_input = test_data[:-1] test_input = np.reshape(test_input, (1, 11, 1)) predicted_sales = model.predict(test_input)[0][0] * sales_std + sales_mean test_prediction = model.predict(test_input) y_test=test_data[1:12] y_pred=test_prediction y_pred = test_prediction.ravel() print("预测下一个月的销量为:", predicted_sales),如何将以下代码稍作修改插入到上面的最后,def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

arr0 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr1 = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24]) arr2 = np.array(input("请输入连续24个月的车辆销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) arr3 = np.array(input("请输入连续24个月的配件销售数据,元素之间用空格隔开:").split(), dtype=float) data_array = np.vstack((arr0, arr1, arr2, arr3)) data_matrix = data_array.T data = pd.DataFrame(data_matrix, columns=['num', 'month', 'car sales', 'sales']) data = data[['month', 'car sales', 'sales']] train_data, test_data = train_test_split(data, test_size=0.3) scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) data_scaled = scaler.fit_transform(data) train_size = int(len(data_scaled) * 0.7) test_size = len(data_scaled) - train_size train, test = data_scaled[0:train_size,:], data_scaled[train_size:len(data_scaled),:] def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset)-look_back): X.append(dataset[i:(i+look_back), :]) Y.append(dataset[i+look_back, :]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 3 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) model = Sequential() model.add(LSTM(4, input_shape=(look_back, 3))) model.add(Dense(3)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=100, batch_size=1, verbose=0) train_predict = model.predict(X_train) test_predict = model.predict(X_test) train_predict = scaler.inverse_transform(train_predict) Y_train = scaler.inverse_transform(Y_train) test_predict = scaler.inverse_transform(test_predict) Y_test = scaler.inverse_transform(Y_test) last_month = data_scaled[-look_back:] last_month = last_month.reshape((1, look_back, 3))#1,12,3 next_month = model.predict(last_month) next_month = scaler.inverse_transform(next_month) print('下个月的预测结果是:', round(next_month[0][2])),如何将以下代码插入,def comput_acc(real,predict,level): num_error=0 for i in range(len(real)): if abs(real[i]-predict[i])/real[i]>level: num_error+=1 return 1-num_error/len(real) a=np.array(test_data[label]) real_y=a real_predict=test_predict print("置信水平:{},预测准确率:{}".format(0.2,round(comput_acc(real_y,real_predict,0.2)* 100,2)),"%")

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