df = pd.DataFrame(y_hat3) #last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean() forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True) 哪里不对 ?
时间: 2024-03-24 09:37:10 浏览: 12
这段代码的问题在于,`df` 是根据 `y_hat3` 数组创建的 DataFrame,但是 `df` 中的列名默认是从 0 开始的数字,而不是和 `forestdata` 数据集中的列名匹配。因此,赋值操作 `forestdata.append(df.iloc[-1,:],ignore_index = True)` 会出现列名不匹配的问题。
要解决这个问题,可以在创建 `df` DataFrame 时指定列名,使其与 `forestdata` 数据集中的列名匹配。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 假设原始数据集中有列名为 'col1', 'col2', 'col3'
col_names = ['col1', 'col2', 'col3']
# 创建 DataFrame,并指定列名
df = pd.DataFrame(y_hat3, columns=col_names)
# 将 df 的最后一行添加到 forestdata 中
last_10_ewma = forestdata.iloc[-10:, :].ewm(alpha=0.5).mean()
forestdata = forestdata.append(df.iloc[-1,:], ignore_index=True)
```
这样就可以避免列名不匹配的问题了。
相关问题
df = pd.DataFrame(y_hat3) forestdata = pd.concat([forestdata, df.iloc[-1,:]], axis=0, ignore_index=True) 检查语法
你的代码基本正确,只是在使用 `pd.concat()` 函数时,需要将 `df.iloc[-1,:]` 包装成一个 DataFrame,示例如下:
```python
df = pd.DataFrame(y_hat3)
forestdata = pd.concat([forestdata, pd.DataFrame(df.iloc[-1,:]).T], axis=0, ignore_index=True)
```
这里的 `pd.DataFrame(df.iloc[-1,:]).T` 表示将 `df` 的最后一行数据转换为一个 DataFrame,并将其行和列交换。这样得到的是一个只有一行的 DataFrame,可以与 `forestdata` 进行拼接。注意,`pd.DataFrame(df.iloc[-1,:])` 返回的是一个只有一行的 DataFrame,需要使用 `.T` 将其行和列交换。
df2 = pd.DataFrame(test_out) df2.to_excel())和df1 = pd.DataFrame(train_out) df1.to_excel(())存入一个excel一个sheet
如果你想将两个 DataFrame 写入到同一个 Excel 文件中的同一个 sheet 中,可以先将两个 DataFrame 合并成一个 DataFrame,再将合并后的 DataFrame 写入到 Excel 文件中。具体实现方法如下:
```python
import pandas as pd
# 创建 DataFrame 对象
df1 = pd.DataFrame(train_out)
df2 = pd.DataFrame(test_out)
# 合并 df1 和 df2 为一个 DataFrame
df = pd.concat([df1, df2])
# 将 DataFrame 写入到 Excel 文件中
df.to_excel('output.xlsx', index=False)
```
在上述代码中,我们首先创建了两个 DataFrame 对象 df1 和 df2,然后使用 pd.concat() 方法将两个 DataFrame 合并为一个 DataFrame,并将合并后的 DataFrame 赋值给 df。接着,我们使用 to_excel() 方法将 df 对象写入到 Excel 文件中,其中 index=False 表示不将 DataFrame 的索引写入到 Excel 文件中。需要注意的是,这里的括号中需要填写 Excel 文件的路径和名称。