df2.loc[2:7, ['语文', '数学', '英语']]

时间: 2023-08-26 15:05:32 浏览: 62
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5c087bd0a6df2.zip

这段代码是用 Pandas 选取 DataFrame 中的行和列。其中 `loc` 是用来进行基于标签的索引的函数。 `2:7` 表示选取标签为 2 到 7 的行（包括第 7 行），而 `['语文', '数学', '英语']` 表示选取标签为 '语文'、'数学'、'英语' 的列。因此，这段代码会选取 DataFrame `df2` 中标签为 2 到 7 的行和标签为 '语文'、'数学'、'英语' 的列，返回一个新的 DataFrame 对象。
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b = [df2.loc['卫衣', :], df2.loc['休闲鞋', :], df2.loc['T恤', :], df2.loc['围巾', :], df2.loc['运动服', :]] plt.bar(x=x1, height=b[0], width=0.1) plt.bar(x=x2, height=b[1], width=0.1) plt.bar(x=x3...

df2.loc[:, ['A', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H', 'I', 'J', 'K', 'L', 'M', 'N', 'O', 'P', 'Q']] 在Q列后面一直填充到AM列，怎么写

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X = df2.iloc[:, [1, 8, 10 ,11, 12 ]].values怎么选每一行里面的指定页的值

在这里，df2 是一个 pandas 的 DataFrame 对象，iloc 是 DataFrame 对象的索引方法之一，用于按位置进行索引。iloc[:, [1, 8, 10, 11, 12]] 表示选取 DataFrame 中所有行，以及第 1、8、10、11、12 列的数据。...

程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 results = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) distances = results[0] indices = results[1] values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = ...

修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] ...

程序运行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这个错误通常是由于读取的文件内容与程序期望的不符合导致的。在这个程序中，错误可能是由于读取的两个文件中的行数或者列数不同导致的。通过在读取文件时添加参数 error_bad_lines=False，程序将跳过一些格式错误的...

程序执行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1) # 计算所有搜索到的第三列的平均值 mean_value = np.mean(df2.iloc[ind, 2].values) # 将搜索到的所有满足条件的第三列的值替换为平均值 df1.iloc[ind, 2] = mean_value # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

mean_value = np.mean(df2.iloc[ind, 2].values) # 将搜索到的所有满足条件的第三列的值替换为平均值 df1.iloc[ind, 2] = mean_value # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, ...

修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1) # 将搜索到的第三列的值替换1.txt文件中的第三列的值 df1.iloc[:, 2] = df2.iloc[ind, 2].values # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)，将搜索到的所有满足条件的第三列的值求平均值再替换

mean_value = np.mean(df2.iloc[ind, 2].values) # 将搜索到的所有满足条件的第三列的值替换为平均值 df1.iloc[ind, 2] = mean_value # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, ...

程序运行提示ValueError: too many values to unpack (expected 2)，修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?') tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)

这个修改后的程序看起来是正确的，但是如果你仍然遇到了 'ValueError: too many values to unpack (expected 2)' 的错误，那么你可以尝试检查一下你的文件格式是否正确，文件中是否存在不符合预期的行或列。...

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df2.loc[:, df2['is_outlier']==0] = np.nan

- df2.loc[:, df2['is_outlier']==0] 是通过布尔条件选择对应的列。 - np.nan 是 NumPy 库中表示缺失值的常量。 所以这段代码的意思是将 DataFrame df2 中 is_outlier 列值为 0 的所有列的元素设置为 NaN...

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