last_10_average = np.mean(forestdata[:, -10:], axis=1) forestdata是带索引的dataframe类型

在这段代码中，forestdata是带索引的DataFrame类型，可以使用.loc或.iloc方法来选取数据，但是使用[:, -10:]的方式是不正确的。如果要选取所有行的后10列数据，可以使用.loc或.iloc方法中的冒号表示选取所有行，然后用-10:表示选取后10列数据，如下所示：

last_10_average = np.mean(forestdata.iloc[:, -10:], axis=1)

或者

last_10_average = np.mean(forestdata.loc[:, forestdata.columns[-10:]], axis=1)

其中，forestdata.columns表示DataFrame的列名，forestdata.columns[-10:]表示选取后10列的列名，再用.loc方法按列名选取数据。

相关问题

# 计算最后10条记录的均值 last_10_average = forestdata.iloc[-5:, :].mean() # 计算最后一条记录的均值 last_record_average = forestdata.iloc[-1, :].mean() # 将 last_10_average 和 last_record_average 放在一个 Series 中 averages = pd.concat([last_10_average, last_record_average]) # 求均值 averages_mean = averages.mean() averages_mean_df = pd.DataFrame(averages_mean).T forestdata = pd.concat([forestdata, averages_mean_df], axis=0, join='outer') 出错 ：Error: 无法启动线程 cannot concatenate object of type '<class 'float'>'; only Series and DataFrame objs are valid

这个错误提示是由于 `averages_mean` 是一个 float 对象，而 `pd.concat` 方法要求传入的对象必须是 Series 或 DataFrame。

如果你只是想要将 `averages_mean` 添加到 `forestdata` 的末尾作为一行数据，可以直接使用 `pd.DataFrame` 创建一个 DataFrame 对象，然后使用 `append` 方法将其添加到 `forestdata` 的末尾，代码如下：

averages_mean_df = pd.DataFrame([averages_mean], columns=forestdata.columns)
forestdata = forestdata.append(averages_mean_df, ignore_index=True)

这样 `averages_mean` 就会被添加为 `forestdata` 的最后一行数据了。

下面是用均值的方法，请把它改为10步标准差： # 计算最后num行各列的均值x xxx num = 5 last_10_average = forestdata.iloc[-num:, :].mean(axis=0) last_10_average_df = last_10_average.to_frame().T forestdata = pd.concat([forestdata, last_10_average_df], axis=0, join='outer')

将上述代码修改为计算10步标准差的方法，可以按照以下步骤进行：

1. 将历史数据按时间顺序分成多个连续的时间窗口，每个时间窗口包含10个数据点。

2. 对于每个时间窗口，计算其内部各列的标准差。

3. 将计算得到的标准差值作为一个新的特征值，添加到DataFrame中。由于每个时间窗口有一个标准差值，因此在DataFrame中添加的行数应该是历史数据的行数除以10。

具体实现代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np

# 历史数据
forestdata = pd.read_csv('forestdata.csv')

# 时间窗口大小为10
window_size = 10

# 将历史数据按时间顺序分成多个时间窗口，并计算每个时间窗口内的标准差
sd_list = []
for i in range(0, len(forestdata), window_size):
    window_data = forestdata.iloc[i:i+window_size, :]
    sd = np.std(window_data, axis=0)
    sd_list.append(sd)

# 将计算得到的标准差值添加到DataFrame中
sd_df = pd.DataFrame(sd_list, columns=forestdata.columns)
forestdata = pd.concat([forestdata, sd_df], axis=0, join='outer')

# 取最后5行作为示例
num = 5
last_10_sd = forestdata.iloc[-num:, :]

在上述代码中，最后10行的标准差值被添加到了DataFrame的最后面。可以根据实际需求，取其中的特定列作为最终的10步标准差特征值。