def te_data(address): users = pd.read_table(address,header=None)#表明文件地址,而且不用解析表头 users = np.array(users)#转化成数组 users=users.tolist()#转化成列表,使用比较灵活 for i in range(len(users)): users[i]=users[i][0].split()#把原数据拆成数字列表 raw_data1=users[0]#第一行数据作为初始值赋给了变量raw_data1 raw_data=[]#并定义了一个空列表raw_data for i in raw_data1: raw_data.append(float(i))#将元素转化成浮点并且加入列表raw_data中。 for i in range(1,len(users)): raw_data1=[] for j in users[i]: raw_data1.append(float(j)) raw_data=np.vstack((raw_data,raw_data1))#纵向堆叠(增加行数) return raw_data
时间: 2023-03-03 17:39:29 浏览: 58
这段代码是一个 Python 函数,函数名为 "te_data"。这个函数接受一个参数 "address",代表数据文件的地址。这个函数使用 Pandas 库中的 "read_table" 函数,将地址所指向的数据文件读入,并将其保存在名为 "users" 的变量中。这个数据文件没有表头,所以参数 "header" 被设置为 None。
相关问题
def is_valid_date(date_str): try: datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d') return True except ValueError: return False if __name__ == '__main__': df = pd.read_excel('data/s.xlsx') df = pd.DataFrame(df) ds = None for i in df.iterrows(): if is_valid_date(i['合同到期时间'].str): ds.concat(i) print(ds)
这段代码存在几个问题:
1. `pd.read_excel()` 方法需要传入完整的文件路径,你只传入了相对路径 `'data/s.xlsx'`,需要根据实际情况修改为文件的完整路径。
2. `df.iterrows()` 返回的是一个元组,第一个元素是索引值,第二个元素是该索引对应的 Series 对象。因此,在循环中需要使用 `i[1]` 而不是 `i`。
3. `ds` 变量未初始化,需要先赋值为一个 DataFrame 对象。
4. `ds.concat()` 方法需要传入一个 DataFrame 对象,而不是一个元组或 Series 对象。可以使用 `pd.DataFrame(i[1]).T` 将 Series 对象转换为行向量的 DataFrame 对象,再通过 `pd.concat()` 方法将其添加到 `ds` 中。
修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
from datetime import datetime
def is_valid_date(date_str):
try:
datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d')
return True
except ValueError:
return False
if __name__ == '__main__':
df = pd.read_excel('/path/to/data/s.xlsx')
df = pd.DataFrame(df)
ds = pd.DataFrame()
for i in df.iterrows():
if is_valid_date(i[1]['合同到期时间']):
ds = pd.concat([ds, pd.DataFrame(i[1]).T])
print(ds)
```
def load_data(filename): data = pd.read_excel(filename)
好的,我明白了。对于您的第一个问题,您似乎想询问一个Python函数的定义。该函数名为load_data,它的参数是一个文件名,函数将从该文件中读取数据并将其存储在一个名为data的变量中。该文件格式是Excel。这是一个常见的数据加载函数,可以用于许多数据科学任务。