for i in df[0][:15]:#i对15行之前的数据进行遍历(不含第15行) for keys, values in vocabList_d.items():#使用了for循环和字典的items()方法,用于遍历一个字典vocabList_d中的所有键-值对,其中键是词汇表中的单词,值是对应单词的编号 if str(int(i)) == values:# predictors.append(keys) idx.append(int(values))
时间: 2023-06-26 12:06:08 浏览: 42
这段代码主要是将DataFrame中的某一列数据(第0列)转化为词汇表中的单词编号,然后将这些编号存储到一个列表中。具体来说,代码的执行过程如下:
1. 遍历DataFrame中第0列的前15行数据(不含第15行)。
2. 对于每一个遍历到的数据,将其转化为整数,并将其转化为字符串类型(`str(int(i))`)。
3. 在词汇表字典中遍历每一个键-值对,对于每一个键-值对,将其值转化为整数,并将其转化为字符串类型(`str(int(values))`)。
4. 如果字符串类型的数据和字符串类型的键相等(即该单词在词汇表中有对应编号),则将该单词存储到`predictors`列表中,并将该单词的编号存储到`idx`列表中。
最终,`predictors`列表中存储的是DataFrame中第0列数据对应的词汇表中的单词,而`idx`列表中存储的是单词的编号。
相关问题
for i in len(df):
您的代码中存在错误。`len(df)` 返回的是一个整数,而不是可迭代对象。如果您想要遍历 DataFrame 中的行,可以使用 `iterrows()` 方法。
示例代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6]})
for index, row in df.iterrows():
# 在这里处理每一行的数据
print(row['col1'], row['col2'])
```
在上述示例中,我们使用了 `iterrows()` 方法来遍历 DataFrame 中的每一行,并通过 `index` 和 `row` 来获取行的索引和数据。您可以在循环体内处理每一行的数据。
for i in df_1.index(): print(i)
As an AI language model, I can tell you that the above code snippet is written in Python programming language. However, it contains a syntax error because the `index()` method of a Pandas DataFrame does not require parentheses.
Here's the corrected code:
```
for i in df_1.index:
print(i)
```
This code iterates over the index of a Pandas DataFrame `df_1` and prints each index value.
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