在initData中查找“Direction”列中，数据是否错误（是否出了方向的值外，还有其它类型的值），

要查找“Direction”列中是否存在错误的数据，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 查找“Direction”列中不是“North”、“South”、“East”或“West”的数据
invalid_directions = data[~data['Direction'].isin(['North', 'South', 'East', 'West'])]

if len(invalid_directions) > 0:
    print(f"以下行存在错误的方向值：\n{invalid_directions}")
else:
    print("数据中不存在错误的方向值。")

这段代码会首先读取数据文件，并查找“Direction”列中不是“North”、“South”、“East”或“West”的数据。如果存在错误的数据，会输出这些行；否则，会输出“数据中不存在错误的方向值。”。

相关问题

在initData中查找“Direction”列中，数据是否错误（是否出了方向的值外，还有其它类型的值），用contains方法做

好的，可以使用以下代码实现：

def initData():
    data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')
    # 检查Direction列中是否存在除了 'Up', 'Down', 'Left', 'Right' 以外的值
    invalid_values = [val for val in data['Direction'].unique() if val not in ['Up', 'Down', 'Left', 'Right']]
    if invalid_values:
        print(f"数据中存在无效的方向值：{invalid_values}")
    return data

这段代码会检查 Direction 列中是否有除了 'Up', 'Down', 'Left', 'Right' 以外的其他值。如果存在无效值，则会输出提示信息。

在initData中查找“Direction”列中，数据是否错误（是否出了方向的值外，还有其它类型的值）， 使用unique函数检查独一无二的项。若有错误，则将initData中错误数据所在的行删除

可以使用以下代码来检查"Direction"列中是否存在除方向值以外的其它类型的值，并删除错误数据所在的行：

# 获取"Direction"列中所有独一无二的项
unique_values = df['Direction'].unique()

# 如果unique_values中不包含方向值以外的其它类型的值
if all(direction in ['N', 'S', 'E', 'W'] for direction in unique_values):
    print("数据正确，无需删除")

# 如果unique_values中包含方向值以外的其它类型的值
else:
    print("数据错误，需要删除错误数据所在的行")
    # 遍历数据框中的每一行
    for index, row in df.iterrows():
        # 如果"Direction"列中的值不是方向值之一
        if row['Direction'] not in ['N', 'S', 'E', 'W']:
            # 删除该行数据
            df = df.drop(index)

需要注意的是，这段代码会直接修改原始的数据框df。如果想要保留原始数据，可以将代码中的df替换为df_copy，即：

# 复制一份原始数据框
df_copy = df.copy()

# 获取"Direction"列中所有独一无二的项
unique_values = df_copy['Direction'].unique()

# 如果unique_values中不包含方向值以外的其它类型的值
if all(direction in ['N', 'S', 'E', 'W'] for direction in unique_values):
    print("数据正确，无需删除")

# 如果unique_values中包含方向值以外的其它类型的值
else:
    print("数据错误，需要删除错误数据所在的行")
    # 遍历数据框中的每一行
    for index, row in df_copy.iterrows():
        # 如果"Direction"列中的值不是方向值之一
        if row['Direction'] not in ['N', 'S', 'E', 'W']:
            # 删除该行数据
            df_copy = df_copy.drop(index)

这样就可以保留原始数据框df，将修改后的数据存储到df_copy中。