data_list = list(),为什么不是用中括号
时间: 2024-01-15 16:10:42 浏览: 22
在 Python 中,列表可以使用方括号 `[]` 或者 `list()` 函数来创建。两种方式是等效的,都可以创建一个空的列表。所以 `data_list = list()` 和 `data_list = []` 是等价的。
通常情况下,我们直接使用方括号创建列表,因为更加简洁明了。但是在一些特殊情况下,可能需要使用 `list()` 函数创建列表,例如从迭代器或生成器中创建列表时,可以使用 `list()` 函数将其转换为列表。
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import pandas as pd import numpy as np path_marry=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv" path_divorse=r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv" marry_data=pd.read_csv(path_marry) divorse_data=pd.read_csv(path_divorse) divorse_data =divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"]) show_data3=divorse_data["2019年"] x_axis_data=show_data3.index.tolist() y_axis_data1=show_data2.values.tolist() y_axis_data2=show_data3.values.tolist() c=( Bar(init_opts=opts.InitOpts( width="800px",height="700px" ) ) .add_xaxis(x_axis_data) .add_yaxis("2019年结婚登记数量(万对)",y_axis_data1) .add_yaxis("2019年离婚登记数量(万对)",y_axis_data2) .reversal_axis() .set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts( position="right" ) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts( title="全国各省2019年结婚登记数量(万对)" ) ) ) ) c.render_notebook()这段代码哪有问题,如何修改
这段代码有以下几个问题需要修改:
1. `show_data2` 在代码中未定义,应该使用 `marry_data["2019年"]`,即将 `show_data2` 修改为 `marry_data["2019年"]`。
2. `set_series_opts` 和 `set_global_opts` 方法之间缺少一个右括号,应该在 `position="right"` 后面添加一个右括号。
3. `Bar` 类需要从 `pyecharts.charts` 模块导入,可以在代码开头添加 `from pyecharts.charts import Bar`。
修改后的代码如下所示:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from pyecharts.charts import Bar
import pyecharts.options as opts
path_marry = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\结婚数据.csv"
path_divorse = r"D:\迅雷下载\新建文件夹\数据集\数据可视化数据集\结婚离婚\离婚数据.csv"
marry_data = pd.read_csv(path_marry)
divorse_data = pd.read_csv(path_divorse)
divorse_data = divorse_data.set_index(divorse_data["地区"]).drop(columns=["地区"])
show_data2 = marry_data["2019年"]
show_data3 = divorse_data["2019年"]
x_axis_data = show_data3.index.tolist()
y_axis_data1 = show_data2.values.tolist()
y_axis_data2 = show_data3.values.tolist()
c = (
Bar(init_opts=opts.InitOpts(width="800px", height="700px"))
.add_xaxis(x_axis_data)
.add_yaxis("2019年结婚登记数量(万对)", y_axis_data1)
.add_yaxis("2019年离婚登记数量(万对)", y_axis_data2)
.reversal_axis()
.set_series_opts(label_opts=opts.LabelOpts(position="right"))
.set_global_opts(
title_opts=opts.TitleOpts(title="全国各省2019年结婚登记数量(万对)")
)
)
c.render_notebook()
```
修改后的代码已经可以在 Jupyter Notebook 中正常运行,并且可以生成可视化图表。
import pandas as pd data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] # 获取行数 shape[1]获取列数 department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) # 将省份的分类存在一个列表中 for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) # 上面的循环效率太低了,这么做太蠢了,其实可以用pandas的条件筛选 new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")] # 如果多条件筛选,new_df = data[(data["省份"] == department)&()&()] 括号里写条件用 & 连起来 new_df.to_excel(str(department) + "旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)
您好,这段代码是用来实现按照省份将数据进行分类并生成不同的 Excel 文件的。但是在循环部分,您提到循环效率太低,实际上可以使用 Pandas 的条件筛选来实现更高效的筛选。以下是代码修改建议:
```python
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx', dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str})
# 按照省份分类
department_list = data["省份"].unique()
for department in department_list:
new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")]
new_df.to_excel(f"{department}旧机具未处理明细.xlsx", sheet_name=department, index=False)
```
这样就可以实现更高效的筛选和处理。同时,为了避免文件名出现中文乱码,建议使用 f-string 来生成文件名。