data_result=pd.DataFrame(columns=['字段名','字段中文名','变量值','变量参数解释','观测数','占比','累计占比']) 解释代码:for i in range(data_result.shape[0]):解释代码
时间: 2024-01-24 18:04:35 浏览: 13
这段代码是在遍历一个名为"data_result"的DataFrame的每一行。其中,data_result.shape[0]表示DataFrame的行数,range(data_result.shape[0])则生成一个从0到行数-1的整数序列,用于作为遍历的索引。"i"则代表当前遍历到的行号。在这个循环中,我们可以使用"data_result.iloc[i]"来访问DataFrame中第i行的数据。
相关问题
boston_df = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names)
这是一个将波士顿房价数据集转换为 pandas DataFrame 格式的代码。其中 boston.data 是波士顿房价数据集中的特征数据,boston.feature_names 是特征的名称。通过 pd.DataFrame() 函数将数据转换为 DataFrame 格式,并指定列名为特征名称。
df_tmp = pd.DataFrame()
根据提供的引用内容,df_tmp = pd.DataFrame()是创建一个空的DataFrame的语句。DataFrame是Pandas库中的一个数据结构,类似于Excel中的表格,可以用来存储和处理二维数据。在创建DataFrame时,可以通过传入数据、字典、列表等不同的数据类型来初始化。而在引用中,代码cols=df['測項'] df.drop("測項",axis=1,inplace=True) tmp_3 = pd.DataFrame(df.values.T,columns=cols)是将原始数据按列重新排列,并创建一个新的DataFrame。而引用中的代码演示了DataFrame中的loc和iloc两种索引方式的不同之处。loc是基于标签的索引,而iloc是基于位置的索引。通过这两种索引方式,可以对DataFrame进行数据的选择、修改和删除等操作。
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