df = df[columns_to_extract]
时间: 2023-12-19 16:03:48 浏览: 57
这行代码的作用是从DataFrame中提取指定的列。在这个示例代码中,`columns_to_extract`是一个包含需要提取的列名的列表。`df[columns_to_extract]`将返回一个新的DataFrame,其中包含指定的列。如果`columns_to_extract`中列名在原始DataFrame中不存在,将会抛出`KeyError`异常。另外,如果您希望保留原始DataFrame中的其他列,可以将这行代码修改为`df = df.loc[:, columns_to_extract]`。
相关问题
df[columns_to_extract]是指这几列形成了一个新的df结构是吗
是的,`df[columns_to_extract]`将返回一个新的DataFrame,其中包含了指定的列。可以把它看作是从原始DataFrame中提取指定列的一种方式。新的DataFrame将只包含指定列,并且列的顺序与指定的顺序相同。如果不指定`columns_to_extract`,则将返回原始DataFrame的一个副本。需要注意的是,新的DataFrame只是原始DataFrame的一个视图,对新的DataFrame的更改也会反映在原始DataFrame中。如果需要将新的DataFrame作为独立对象进行操作,可以使用`df[columns_to_extract].copy()`将其复制一份。
import pandas as pd df=pd.read_csv('H:/analysis_results/root_global_results_HN.csv') group_data=df.groupby(df['folder'].str[:-2]) #计算品种的平均值和标准差 #folder=df['folder'].str.split('').str[0] #mean=group_data.mean() #std=group_data.std() #print('mean:',round(mean,3)) #print('std:',round(std,3)) result=group_data.agg({'volume':['mean','std'], 'convex_volume':['mean','std'], 'surface_area':['mean','std'], 'length':['mean','std'], 'max_width':['mean','std'], 'max_depth':['mean','std']} ) #df = result.reset_index(inplace=True) # 将索引列转换为普通列result.reset_index(inplace=True) #result.columns = [''.join(col).strip() for col in result.columns.values] result.columns = result.columns.map(lambda x: f'{x[0]}_{x[1]}') result.index.name='folder' result.reset_index(inplace=True) #result = result.sort_values(by='folder') #result = result.sort_index() result = result[['folder', 'volume_mean', 'volume_std', 'convex_volume_mean', 'convex_volume_std', 'surface_area_mean', 'surface_area_std', 'length_mean', 'length_std', 'max_width_mean', 'max_width_std', 'max_depth_mean', 'max_depth_std']] result_path='H:/analysis_results/mean_std_HN.csv' result.to_csv(result_path,index=False) print('结果已保存到{}',format(result_path))如何根据在最后生成的csv文件中按照第一列folder字母后的数字进行排序生成csv文件
可以使用pandas中的sort_values()函数进行排序。例如,按照folder字母后的数字进行降序排序,可以使用以下代码:
```
result = result.sort_values(by='folder', key=lambda x: x.str.extract('(\d+)', expand=False).astype(int), ascending=False)
```
这里的`key`参数指定了一个lambda函数,将folder列中的数字提取出来并转换为整数,然后按照这个整数进行排序。`ascending=False`表示按照降序排列。
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