for index, i in df1['0']: ii = str(i) if ii not in dict1: df1['a'] = 4 else: df1['a'] = 3 break

时间: 2023-05-19 19:02:05 浏览: 159
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DF1协议手册，英文版.pdf

这是一段 Python 代码，使用了 Pandas 库中的 DataFrame 对象。它遍历了 df1 中名为 '0' 的列，将每个元素转换为字符串并存储在 ii 中。如果 ii 不在 dict1 中，那么将 df1 中名为 'a' 的列设置为 4，否则设置为 3。最后使用 break 退出循环。
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主要介绍了AB PLC串口通讯线缆1756-CP3引脚连接方式、RSLOGIX5000编程软件中软件配置方法及步骤。

优化代码import os import re import pandas as pd from pandas import DataFrame lst1=[] lst2=[] path1 = r'D:\C-cn' path2 = r'D:\C-en' files1 = os.listdir(path1) files2 = os.listdir(path2) lst1=[] lst2=[] reg1=re.compile(r"[^。？！…]*[。？！……]") reg2=re.compile(r'.*\.[\n ]') df1 = [] df2 = [] for i in range(0,39): domain=os.path.abspath(r'D:\C-cn') file1=os.path.join(domain,files1[i]) fn = open(str(file1),encoding='gbk') f1 = fn.readlines() #print(f1) for line in f1: line=line.rstrip('\n') if "。" not in line: lst1.append(line) else: lis=reg1.findall(line) for j in lis: lst1.append(j) data1=DataFrame({"Chinese":lst1}) df1.append(data1) df1 = pd.concat(df1) df1.to_excel("Chinese.xlsx",index="false") for i in range(0,39): domains=os.path.abspath(r'D:\C-en') file2=os.path.join(domains,files2[i]) ft = open(str(file2),encoding='gbk') f2 = ft.readlines() print(f2) for line in f2: if "." not in line: line=line.rstrip("\n") lst2.append(line) else: liss=line.split(". ") for j in liss: j=j+"." lst2.append(j) data2=DataFrame({"English":lst2}) df2.append(data2) df2 = pd.concat(df2)# 合并所有数据 df2.to_excel("English.xlsx",index="false")

for i in range(0, 39): file1 = os.path.join(path1, files1[i]) lst1 += get_sentences(file1, reg1) lst2 = [] for i in range(0, 39): file2 = os.path.join(path2, files2[i]) lst2 += get_english_...

df1['cut_comment'] 是我们分词后的数据 如何对其 通过 def stopchineseword(segResult): if segResult!=None: segResult=segResult.split() if len(segResult)!=0: segResult=[word_item.split('/')[0] for word_item in segResult] file = open("stopwords.txt","r",encoding='utf-8') data = [] new_segResult=[] for i in file.readlines(): #从文件中读取数据并将其添加到列表中 data.append(i.strip()) for i in segResult: if i in data: #比较是否为停用词 continue else: new_segResult.append(i) return ' '.join(new_segResult) else: return " " else: return ' '进行去除停用词

df1['cut_comment'] = df1['cut_comment'].apply(lambda x: stopchineseword(x)) 这里的lambda函数会对每一条评论应用stopchineseword函数进行去除停用词的操作，并将结果存储到'cut_comment'列中。

def chazhao(x): A=df1[x] list(A) for s in list(A): if 'Remote' in s: return 1 else: return 0 print(s) df1['chazhao']=chazhao('location')返回值全是1

根据你提供的代码，很可能是因为在... for s in list(A): print(s) if 'Remote' in s: return 1 return 0 df1['chazhao'] = chazhao('location') 这样就可以查看每个元素的值，并且返回值也应该是正确的了。

解释这段代码 def dropNullAndDropDuplicates(spark: SparkSession, df: DataFrame, schema: StructType, dropKeys: Seq[String], duplicateKeys: Array[String]): (LongAccumulator, LongAccumulator, LongAccumulator, DataFrame) = { val schemaFieldNames: Array[String] = schema.fieldNames if (dropKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_)) || duplicateKeys.exists(!schemaFieldNames.contains(_))) { return (null, null, null, null) } val lineCount: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("lineCount") val trash: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("trash") val duplicate: LongAccumulator = spark.sparkContext.longAccumulator("duplicate") val df1: DataFrame = df.select( df.columns.map(name => col(name).as(name.trim.toLowerCase)): _* ) val df1FieldNames: Array[String] = df1.schema.fieldNames val df2: DataFrame = { var tmp: DataFrame = df1 schema.fieldNames.filterNot(df1FieldNames.contains).foreach( fieldName => tmp = tmp.withColumn(fieldName, lit(literal = null)) ) tmp.select( schema.fields .map(structField => tmp.col(structField.name).cast(structField.dataType)): _* ) }.withColumn(colName = "index", monotonically_increasing_id()) val df3: DataFrame = df2.filter(row => { lineCount.add(1) if (dropKeys.exists(key => row.get(row.fieldIndex(key)) == null)) { trash.add(1) false } else { true } }) val df4: DataFrame = df3.groupByKey(row => duplicateKeys.map(key => row.get(row.fieldIndex(key)).toString).mkString("-") )(Encoders.STRING).reduceGroups((row1, row2) => { duplicate.add(1) val defect1 = row1.toSeq.count(_ == null) val defect2 = row2.toSeq.count(_ == null) if (defect1 < defect2) row1 else if (defect1 > defect2) row2 else if (row1.getLong(row1.fieldIndex(name = "index")) > row2.getLong(row1.fieldIndex(name = "index"))) row1 else row2 }).map(_._2)(RowEncoder(df3.schema)) .toDF .drop("index") (lineCount, trash, duplicate, df4) }

这段代码是一个函数，用于去除 DataFrame 中的空值和重复值。函数接受 SparkSession、DataFrame、StructType、Seq[String] 和 Array[String] 五个参数，返回一个元组，包含三个 LongAccumulator 和一个 DataFrame。...

for i in range(df1.shape[0]): k = df1.loc[i, 'unit'] m = df1.cycles[df1['unit'] == k].max() label1.append(m - df1.loc[i, 'cycles'] if (m - df1.loc[i, 'cycles']) < 125.0 else 125.0) for j in range(15): df1.iloc[i, j + 2] = (df1.iloc[i, j + 2] - means[j]) / stds[j] df1['label'] = label1 slabel1 = [] #slabel2 = [] unit1 = [] #unit2 = [] valu1 = [] #valu2 = []

4. 对DataFrame中除了 'unit'、'cycles'、'label1' 列以外的所有列的数据进行标准化处理，使用的标准化方法是将每列数据减去该列数据的均值，再除以该列数据的标准差。 5. 将 'label1' 列中的值存储到 'slabel1' ...

import pandas as pd import os switch = 3200 i = 0 folder_path = 'C:/Users/cfmoto/Desktop/data_engine' excel_files = [os.path.join(folder_path,f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] for file in excel_files: df = pd.read_excel(file) df1 = pd.DataFrame({'SPEED': df['SPEED'], 'ALPHA': df['ALPHA'], 'Torque_engine': df['Torque_engine']}) value1 = str(df1['SPEED'].loc[1]) value2 = str(df1['ALPHA'].loc[1]) print(value1) print(value2) result = df1.loc[(df1['SPEED'] == 'value1') & (df1['ALPHA'] == 'value2'), 'Torque_engine'] print(result)

这段代码使用了Pandas库来处理Excel文件。它首先指定了一个文件夹路径，然后使用os.listdir()...因此，代码应该这样写：result = df1.loc[(df1['SPEED'] == value1) & (df1['ALPHA'] == value2), 'Torque_engine']。

请识别以下Python的代码的问题：import pandas as pd def warning_level(value): if value < 0: return "不预警" elif value < m1: return "C类预警" elif value < m2: return "B类预警" else: return "A类预警" def m(df1): m1 = 10 m2 = 20 df1['预警级别'] = df1['x1'].apply(warning_level) df1 = pd.DataFrame({'m1': [1, 2, 3], 'm2': ['a', 'b', 'c'], 'x1': [10, 20, 30], 'x2': [100, 200, 300]}) m(df1) print(df1)

if value < 0: return "不预警" elif value < m1: return "C类预警" elif value < m2: return "B类预警" else: return "A类预警" def m(df1): m1 = 10 m2 = 20 df1['预警级别'] = df1['x1'].apply...

def get_HS300(start,end): df1 = pro.index_weight(index_code='399300.SZ',start_date =start,end_date=end) df1 = list(df1['con_code']) #删除最近一年上市股票，st股票 df2 = pro.stock_basic(exchange='',list_status='L') df2 = df2[df2['list_date'].apply(int).values<20190601] df2 = df2[-df2['name'].apply(lambda x:x.startswith('*ST'))] df2 = list(df2['ts_code']) codes = [] for i in df1: if i in df2: codes.append(i) return codes 上面代码什么意思

首先，它调用pro.index_weight函数来获取沪深300指数在指定日期范围内的成分股信息，并将结果保存在df1中。然后，它从df1中提取出股票代码，并保存在一个列表中。 接下来，它调用pro.stock_basic函数来获取...

import requests url='https://www.gk100.com/read_16892539.htm' header={"User-Agent" : " Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"} r=requests.get(url) r.encoding=r.apparent_encoding from bs4 import BeautifulSoup r.text soup = BeautifulSoup(r.text,features="lxml") w1=soup.find_all("td") import pandas as pd result=w1 df=pd.DataFrame(result) df1=df[2:] for index in df1: d1=df1[df1.index%2==0] d2=df1[df1.index%2!=0] d1=d1.reset_index(drop=True) d2=d2.reset_index(drop=True) df2=pd.concat([d1,d2],axis=1) title=['省份','人数/万',] df2.columns=title，这个程序怎么按照第二列的元素进行降序排列

for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1) # 排序，按照第二列的元素进行...

df1 = pd.read_excel('次席名单汇总（持续更新）.xlsx') time = df1['日期'] m = 0 for i in time: i = dt.strftime(i,'%Y-%m-%d') time[m] = i m = m+1 print(time) print(df1['日期'])

for i in time: i = dt.strftime(i, '%Y-%m-%d') # 格式化日期为"%Y-%m-%d"的形式 time[m] = i # 原地修改日期数据 m = m + 1 print("格式化后的日期数据：", time) print("原始日期数据：", df1['日期'])

for index,row in df1: ValueError: too many values to unpack (expected 2) >>>

for index, row in df1.iterrows(): # 在这里处理每一行的数据 2. 如果你需要同时访问每一列的值，可以使用iteritems()方法来实现： for index, series in df1.iteritems(): # 在这里处理每一列的...

解释这段代码：def generateDf(dataIn,cam,cam1): df0 = getFilteredData(dataIn,cam) df1 = getFilteredData(dataIn,cam1) df1 = df1[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate']] col_rename = {} for col in df1.columns: col_rename[col]='prev_station_' + col df1.rename(columns=col_rename,inplace=True) df = df0.join(df1) df=df[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate','trafficConcentration','dayofweek','hour','prev_station_avgVehicleSpeed', 'prev_station_vehicleFlowRate']].copy() df['isWeekend'] = df['dayofweek'].map(lambda x : 0 if x < 5 else 1)

这段代码定义了一个名为 generateDf 的函数，它有三个参数：dataIn、cam 和 cam1。函数的目的是生成一个数据框（dataframe），该数据框包含了从两个不同相机（cam 和 cam1）获取的过滤数据。函数的主要步骤如下： 1...

import requestsfrom bs4 import BeautifulSoupimport pandas as pdurl = 'https://www.gk100.com/read_16892539.htm'header = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/15.5 Safari/605.1.15"}r = requests.get(url, headers=header)r.encoding = r.apparent_encodingsoup = BeautifulSoup(r.text, features="lxml")w1 = soup.find_all("td")result = w1df = pd.DataFrame(result)df1 = df[2:]for index in df1: d1 = df1[df1.index%2==0] d2 = df1[df1.index%2!=0] d1 = d1.reset_index(drop=True) d2 = d2.reset_index(drop=True) df2 = pd.concat([d1,d2], axis=1)# 排序，按照第二列的元素进行降序排列df2 = df2.sort_values(by='人数/万', ascending=False)title = ['省份', '人数/万']df2.columns = titleprint(df2)将这个程序中人数/万的这列转化成数字

您可以使用pandas中的apply函数来将“人数/万”列转换为数字类型，例如： df2['人数/万'] = df2['人数/万'].apply(lambda x: float(x.replace(',', ''))) 这将使用lambda函数将每个值中的逗号删除并将其...

for num in WindNumberList: df1 = data[(data['WindNumber']==num)&(data['label']==0)].copy()

这段代码是在对 WindNumberList 中的每一个风机编号进行遍历，然后筛选出数据集 data 中对应该风机编号的数据，并且 label 列的值为 0 的数据，并将其存储在 df1 中。其中 & 符号表示逻辑与操作，即两个条件同时满足...

下面这段代码什么意思：def generateDf(dataIn,cam,cam1): df0 = getFilteredData(dataIn,cam) df1 = getFilteredData(dataIn,cam1) df1 = df1[['avgVehicleSpeed', 'vehicleFlowRate']] col_rename = {} for col in df1.columns: col_rename[col]='prev_station_' + col

这段代码的意思是：定义一个生成数据框的函数generateDf，该函数接受三个参数dataIn、cam和cam1。函数内部调用getFilteredData函数获得两个过滤后的数据框df0和df1，其中df1只包括了'avgVehicleSpeed'和'...

#name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] #date_list = [fake.date_between(start_date='-1y', end_date='today') for i in range(100)] data_df1=pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") #print(data_df1.columns) data_df2=(data_df1["部门"].unique()) print(data_df2) for i in range(150): ks_list=[data_df2] if random.random() < 0.5: prefix = random.choice(ks_list) data_df3 = prefix +str(" ") + name_two print(data_df3) 修改

name_one = [fake.name() for i in range(100)] name_two = [fake.name() for i in range(20)] data_df1 = pd.read_excel(r"D:\xxx.xls") data_df2 = data_df1["部门"].unique() data_df3 = [] for i in range(150...

for index, i in enumerate(df1['地块类型'].unique()): df1.loc[df1.地块类型 == i, '地块类型'] = index df['种植产量'] = df['亩产量/斤'] * df['种植面积/亩']怎么错了

1. **假设不成立**：如果df1['地块类型'].unique().shape[0]大于df的行数，那么给df的所有行分配相同的索引可能会有问题，因为不可能所有'地块类型'都存在于df1中。 2. **覆盖原数据**：在df1中修改原始...

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关系数据卢多维奇·多斯桑托斯引用此版本：卢多维奇·多斯桑托斯。关系数据的表示学习机器学习[cs.LG]。皮埃尔和玛丽·居里大学-巴黎第六大学，2017年。英语。NNT：2017PA066480。电话：01803188HAL ID：电话：01803188https://theses.hal.science/tel-01803188提交日期：2018年HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaireUNIVERSITY PIERRE和 MARIE CURIE计算机科学、电信和电子学博士学院（巴黎）巴黎6号计算机科学实验室D八角形T HESIS关系数据表示学习作者：Ludovic DOS SAntos主管：Patrick GALLINARI联合主管：本杰明·P·伊沃瓦斯基为满足计算机科学博士学位的要求而提交的论文评审团成员：先生蒂埃里·A·退休记者先生尤尼斯·B·恩