df_nona = df['date'].notna() df.loc[df_nona,'date'] = df.loc[df_nona,'date'].apply(lambda x:str(x)[:-2]) #第二步 选择非NA得值转换成时间 df.loc[df_nona,'date'] = pd.to_datetime(df.loc[df_nona,'date']) df_nona1 = df['date_received'].notna() df.loc[df_nona1,'date_received'] = df.loc[df_nona1,'date_received'].apply(lambda x:str(x)[:-2]) df.loc[df_nona1,'date_received'] = pd.to_datetime(df.loc[df_nona1,'date_received']) in_15 = sum((df['date'] - df['date_received']).dt.days<15)

这段代码是针对 Pandas 数据库中的 DataFrame 对象进行操作的。首先通过 `df['date'].notna()` 选择出非 NA 值，然后通过 `.apply(lambda x:str(x)[:-2])` 将时间格式转换为字符串格式，再通过 `pd.to_datetime()` 将字符串格式转换为时间格式。同样的操作也针对了 `date_received` 列。

最后一行代码是计算满足条件 `(df['date'] - df['date_received']).dt.days<15` 的记录数目，即在 `date` 列和 `date_received` 列之间相差小于 15 天的记录数目。其中 `(df['date'] - df['date_received']).dt.days` 返回的是一个 Series 对象，表示两个时间之间相差的天数。`.dt` 表示对 Series 中的时间格式进行操作，`.days` 表示返回相差的天数，最后通过 `<15` 来筛选出相差小于 15 天的记录。`sum()` 函数用于统计符合条件的记录数目。

相关问题

import pandas as pd import numpy as np import os from pprint import pprint from pandas import DataFrame from scipy import interpolate data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' ) data_1_day_actual_raw = pd.rea df_1_predict = data_1_hour_actual_raw df_1_actual = data_1_day_actual_raw df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True) df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True) modeltime_df_actual = df_1_actual['time'] modeltime_df_pre = df_1_predict['time'] df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time']) df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan) df_1_predict = df_1_predict.astype('float') df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan # 重新插入time列 df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual) df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre) # 线性插值的方法需要单独处理最后一行的数据 data_1_actual = df_1_actual[0:-3] data_1_predict = df_1_predict data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0 data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3] data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict for indexs in data_1_actual.columns: if indexs == 'time': continue data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0]) df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum']) data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum']) for indexs in data_1_predict.columns: if indexs == 'time': continue data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0]) df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs]) f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs]) data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum']) data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum']) writer = pd.E

这段代码主要是对一份空气质量预报基础数据进行处理和插值，具体的解释如下：

1. 导入需要的库和模块：

import pandas as pd
import numpy as np
import os
from pprint import pprint
from pandas import DataFrame
from scipy import interpolate

2. 读取 excel 文件中的数据：

data_1_hour_predict_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' )
data_1_hour_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' )
data_1_day_actual_raw = pd.read_excel('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据.xlsx' )

3. 对读取的数据进行处理：

df_1_predict = data_1_hour_actual_raw
df_1_actual = data_1_day_actual_raw
df_1_predict.set_axis( ['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co', 'temperature', 'humidity', 'pressure', 'wind', 'direction'], axis='columns', inplace=True)
df_1_actual.set_axis(['time', 'place', 'so2', 'no2', 'pm10', 'pm2.5', 'o3', 'co'], axis='columns', inplace=True)

4. 提取时间列并进行插值：

modeltime_df_actual = df_1_actual['time']
modeltime_df_pre = df_1_predict['time']

df_1_actual = df_1_actual.drop(columns=['place', 'time'])
df_1_predict = df_1_predict.drop(columns=['place', 'time'])

df_1_predict = df_1_predict.replace('—', np.nan)
df_1_predict = df_1_predict.astype('float')
df_1_predict[df_1_predict < 0] = np.nan

df_1_actual.insert(0, 'time', modeltime_df_actual)
df_1_predict.insert(0, 'time', modeltime_df_pre)

data_1_actual = df_1_actual[0:-3]

data_1_predict = df_1_predict
data_1_predict.iloc[-1:]['pm10'] = 22.0

data_1_actual_knn = df_1_actual[0:-3]
data_1_predict_knn: DataFrame = df_1_predict

for indexs in data_1_actual.columns:
    if indexs == 'time':
        continue
    data_1_actual['rownum'] = np.arange(data_1_actual.shape[0])
    df_nona = data_1_actual.dropna(subset=[indexs])
    f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs])
    data_1_actual[indexs] = f(data_1_actual['rownum'])

data_1_actual = data_1_actual.drop(columns=['rownum'])

for indexs in data_1_predict.columns:
    if indexs == 'time':
        continue
    data_1_predict['rownum'] = np.arange(data_1_predict.shape[0])
    df_nona = data_1_predict.dropna(subset=[indexs])
    f = interpolate.interp1d(df_nona['rownum'], df_nona[indexs])
    data_1_predict[indexs] = f(data_1_predict['rownum'])

data_1_predict = data_1_predict.drop(columns=['rownum'])

5. 最后将处理好的数据写入 excel 文件：

writer = pd.ExcelWriter('./data/附件1 监测点A空气质量预报基础数据_preprocessed.xlsx')
data_1_predict.to_excel(writer, sheet_name='1小时预测数据', index=False)
data_1_predict_knn.to_excel(writer, sheet_name='1小时预测数据_knn', index=False)
data_1_actual.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据', index=False)
data_1_actual_knn.to_excel(writer, sheet_name='1天实际数据_knn', index=False)
writer.save()

总体来说，这段代码主要是对空气质量预报基础数据进行了一些预处理和插值，最终将处理好的数据写入了 excel 文件中。

na_index_1 = na_userid[na_userid['uniqueVisitorId'].isnull()].index.tolist() na_uniqueVisitorId = na_userid.iloc[na_index_1] nona_uniqueVisitorId = na_userid.drop(index=na_index_1) # 替换userid na_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['ip'] nona_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['uniqueVisitor'] # 将数据重新整合 con_data = pd.concat([nona_userid, na_uniqueVisitorId, nona_uniqueVisitorId], axis=0) con_data['userid'] = con_data['userid'].apply(lambda x: str(x)) con_data['reallID'] = con_data['userid'].rank() print(con_data) total_user = len(con_data['reallID'].drop_duplicates()) print('用户的总数:', total_user) # 数据清洗 # 寻找reallID.sessionid的全部组合 reallid_sessionid = con_data[['reallID', 'sessionid']].drop_duplicates() # 对reallID进行统计 reallid_count = pd.DataFrame(reallid_sessionid.groupby('reallID')['reallID'].count()) print(reallid_count) reallid_count.columns = ['count'] print(reallid_count) reallid_count['reallID'] = reallid_count.index.tolist() print(reallid_count)请请解释每行代码

好的，我来逐行解释这段代码：

1. `na_index_1 = na_userid[na_userid['uniqueVisitorId'].isnull()].index.tolist()`

该行代码的作用是找到数据集 `na_userid` 中 `uniqueVisitorId` 为空的行的索引，并将这些索引保存在列表 `na_index_1` 中。

2. `na_uniqueVisitorId = na_userid.iloc[na_index_1]`

该行代码的作用是将 `na_userid` 中 `uniqueVisitorId` 为空的行提取出来，存储在 `na_uniqueVisitorId` 中。

3. `nona_uniqueVisitorId = na_userid.drop(index=na_index_1)`

该行代码的作用是将 `na_userid` 中 `uniqueVisitorId` 不为空的行提取出来，存储在 `nona_uniqueVisitorId` 中。

4. `na_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['ip']`

该行代码的作用是将 `na_uniqueVisitorId` 中的 `userid` 列替换为该行中的 `ip` 值。

5. `nona_uniqueVisitorId.loc[:, 'userid'] = na_uniqueVisitorId['uniqueVisitor']`

该行代码的作用是将 `nona_uniqueVisitorId` 中的 `userid` 列替换为 `na_uniqueVisitorId` 中的 `uniqueVisitor` 值。

6. `con_data = pd.concat([nona_userid, na_uniqueVisitorId, nona_uniqueVisitorId], axis=0)`

该行代码的作用是将 `nona_userid`、`na_uniqueVisitorId` 和 `nona_uniqueVisitorId` 三个数据集按行合并成一个新的数据集 `con_data`。

7. `con_data['userid'] = con_data['userid'].apply(lambda x: str(x))`

该行代码的作用是将 `con_data` 中的 `userid` 列中的所有值转换为字符串类型。

8. `con_data['reallID'] = con_data['userid'].rank()`

该行代码的作用是为每个用户生成一个新的 `reallID` 列，表示其在 `con_data` 中的排名。

9. `total_user = len(con_data['reallID'].drop_duplicates())`

该行代码的作用是计算 `con_data` 中不同的 `reallID` 值的数量，即用户的总数。

10. `reallid_sessionid = con_data[['reallID', 'sessionid']].drop_duplicates()`

该行代码的作用是找到 `con_data` 中所有不同的 `reallID` 和 `sessionid` 组合。

11. `reallid_count = pd.DataFrame(reallid_sessionid.groupby('reallID')['reallID'].count())`

该行代码的作用是统计每个 `reallID` 出现的次数，并将结果存储在一个新的数据框 `reallid_count` 中。

12. `reallid_count.columns = ['count']`

该行代码的作用是将 `reallid_count` 中的列名 `reallID` 改为 `count`。

13. `reallid_count['reallID'] = reallid_count.index.tolist()`

该行代码的作用是将 `reallid_count` 中的索引 `reallID` 作为新的一列添加到 `reallid_count` 中。