df3 = df[4].value_counts() data_1 = df3.index.tolist() data_2 = [] for i in df3: data_2.append(i) print(data_1) print(data_2)是什么意思
时间: 2024-06-04 12:07:26 浏览: 19
这段代码是对 Pandas DataFrame 的第 4 列进行值计数,然后将计数结果的索引列表赋值给变量 `data_1`,计数结果的值列表赋值给变量 `data_2`。最后通过 `print` 函数输出 `data_1` 和 `data_2` 的值。
换句话说,这段代码的作用是统计 DataFrame 的某一列中每个值出现的次数,并将值和出现次数分别保存在两个列表中。
相关问题
import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)
您已经成功导入了 Pandas 库,并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件,将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。
接下来,您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作,按照 'ra' 列的值进行升序排序,并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。
然后,您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行,基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断,并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。
接着,您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据,并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。
随后,您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。
最后,您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件,并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中,并将第一列作为索引列。
#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
根据您的代码,我看到您想要生成一些假的数据并进行一些处理。如果您想要将 `name_two` 列表中的每个元素与 `data_df2` 中的每个元素随机组合,可以尝试以下代码:
```python
import random
from faker import Faker
import pandas as pd
fake = Faker()
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):
prefix = random.choice(data_df2)
if random.random() < 0.5:
suffix = random.choice(name_two)
else:
suffix = random.choice(name_one)
data_df3.append(prefix + " " + suffix)
data_df3 = pd.DataFrame(data_df3, columns=["新员工姓名"])
print(data_df3)
```
这样,您会得到一个名为 `data_df3` 的 Pandas 数据帧,其中包含了 `data_df2` 中的每个元素和 `name_one` 或 `name_two` 中的随机元素组合而成的新员工姓名。
相关推荐
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)