df = df[columns_to_extract]

时间: 2023-12-19 18:03:48 浏览: 132
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columns_v1.2_weidea.net_BootstrapWordpress前端源码模板_网站UI界面主题.zip

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]`。
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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...

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

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...

请告诉我下面的代码错在什么地方：import pandas as pd # 读取txt文件 with open('data.txt', 'r') as f: text = f.read() # 将文本按行分割成列表 lines = text.split('\n') # 定义函数，用于从文本中提取子字符串 def extract_substring(text, start_str, end_str): start_index = text.find(start_str) + len(start_str) end_index = text.find(end_str, start_index) return text[start_index:end_index] # 创建空的DataFrame对象，用于保存结果 df = pd.DataFrame(columns=['Client IP', 'Sender', 'Subject', 'Rcpt', 'Policy ID']) # 循环遍历每一行数据，提取所需的子字符串，并将结果添加到DataFrame中 for line in lines: client_ip = extract_substring(line, 'ClientIp', 'FreeIP').strip() sender = extract_substring(line, 'Sender:', 'SenderEmail:').strip() subject = extract_substring(line, 'subject:', 'SubjectCnt:').strip() rcpt = extract_substring(line, 'Rcpt:', 'RcptHandle:').strip() cnt_rule_name = extract_substring(line, 'CntRuleName:', 'AttachCnt').strip() policy_id = extract_substring(cnt_rule_name, '', 'PolicyID').strip() df = df.append({'Client IP': client_ip, 'Sender': sender, 'Subject': subject, 'Rcpt': rcpt, 'Policy ID': policy_id}, ignore_index=True) # 将结果保存到Excel文件中 df.to_excel('result.xlsx', index=False)

代码中的 extract_substring 函数的实现有问题，因为它只能提取一行文本中的 start_str 和 end_str 之间的子字符串。但是，有些字段可能会跨越多行，例如 subject 字段。因此，需要修改 extract_substring 函数的...

出现报错Traceback (most recent call last): File "D:\kelly\PycharmProjects\pythonProject7\7.2上证.py", line 15, in <module> r_df = pd.DataFrame({'r': r}) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 664, in init mgr = dict_to_mgr(data, index, columns, dtype=dtype, copy=copy, typ=manager) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 493, in dict_to_mgr return arrays_to_mgr(arrays, columns, index, dtype=dtype, typ=typ, consolidate=copy) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 118, in arrays_to_mgr index = _extract_index(arrays) File "D:\python3.10\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 653, in _extract_index raise ValueError("Per-column arrays must each be 1-dimensional") ValueError: Per-column arrays must each be 1-dimensional怎么修改

这个报错提示是因为你传递给pd.DataFrame()函数的数据中存在多维...r_df = pd.DataFrame({'r': r_flat}) # 传递一维数组给pd.DataFrame() print(r_df) 这样就可以将多维数组转换为一维数组并成功创建DataFrame。

Traceback (most recent call last): File "C:/Users/cfmoto/AppData/Local/Programs/Python/Python39/read_file.py", line 14, in <module> df1 = pd.DataFrame({'SPEED':['SPEED'],'wdkba_w': df['wdkba_w'], 'Torque_engine': df['Torque_engine']}) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 614, in __init__ mgr = dict_to_mgr(data, index, columns, dtype=dtype, copy=copy, typ=manager) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 464, in dict_to_mgr return arrays_to_mgr( File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 119, in arrays_to_mgr index = _extract_index(arrays) File "C:\Users\cfmoto\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 649, in _extract_index raise ValueError(msg) ValueError: array length 1 does not match index length 313

df1 = pd.DataFrame({'SPEED': df['SPEED'], 'wdkba_w': df['wdkba_w'], 'Torque_engine': df['Torque_engine']}) # 输出新的数据框 df1 print(df1) 这个代码将 'SPEED'、'wdkba_w' 和 'Torque_engine' 三列...

import os import zipfile import pandas as pd def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\dsad\dsad据\d8.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\dsad\dsad据") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\王dsad\dsad据" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsad', 'dasda','工dadsa'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter('E:\dsad\dsad据\qwd.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段，并判断，若不存在的字段跳过 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipjie() 帮我改造下，写一段去除特殊符号，非法字符的正则表达式

valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) (selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # ...

f = zipfile.ZipFile(f"E:\ADFG\ADFG\ADFG2.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:ADFGxADFGx") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\ADFG\ADFG" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['HHHHH', 'GDGGD'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\ADFG\ADFG\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns].astype(str) # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close()优化这个代码，使每次读取xls指定字段的时候，打印当前字段数据的类型

valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) (selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊...

def zipji1e(): f = zipfile.ZipFile(f"E:\qqqqq\qqqqq\qqqqq.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\qqqqq\qqqqq") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\qqqqq\qqqqq" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['weqe', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 创建一个新的 Excel 文件 writer = pd.ExcelWriter(f'E:\qqqqq\qqqqq\dsad.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据写入到新的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipji1e() 改造下代码，把所有读取到的内容都以文本形式写入到excel里面

valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) (selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除...

def zipjie(): f = zipfile.ZipFile("E:\daad\daaad\Ad.rar", 'r') # 压缩文件位置 for file in f.namelist(): f.extract(file, "E:\daad\daaad") # 解压位置 f.close() # 指定要查找的文件夹路径 folder_path = "E:\daad\daaad" # 指定要选取的字段 selected_columns = ['dsada', 'dasda'] # 使用 os 模块列出文件夹中所有的 XLS 文件 xls_files = [f for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xls')] # 检查 Excel 文件是否存在 writer = pd.ExcelWriter('E:\daad\daaad\qwd.xlsx') # 循环对每个 XLS 文件进行操作 for xls_file in xls_files: # 构造文件路径 file_path = os.path.join(folder_path, xls_file) # 使用 pandas 打开 XLS 文件 df = pd.read_excel(file_path) # 选取指定的字段，并判断，若不存在的字段跳过 valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) < len(selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除特殊符号和非法字符 for col in valid_columns: df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[^\w\s]', '', str(x))) df[col] = df[col].apply(lambda x: re.sub(r'[\d]', '', str(x))) selected_data = df[valid_columns] # 将选取的数据追加到现有的 Excel 文件中 selected_data.to_excel(writer, sheet_name=xls_file, index=False, header=False, startrow=len(pd.read_excel(file_path, sheet_name=xls_file))) # 保存并关闭新的 Excel 文件 writer.save() writer.close() zipjie() 帮我改造下代码，实现计算已有EXCEL的行数，然后对EXCEL内容进行追加

valid_columns = [col for col in selected_columns if col in df.columns] if len(valid_columns) (selected_columns): print(f"Warning: {xls_file} contains invalid column names, skipping them") # 去除...

Traceback (most recent call last): File "D:\tokamaka\实验集\Python\SVM低数据兼测试版本\DisruptionPredictor\svm.py", line 77, in <module> df_train = pd.DataFrame({'X_train': X_train, 'y_train': y_train}) File "D:\python\lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 664, in __init__ mgr = dict_to_mgr(data, index, columns, dtype=dtype, copy=copy, typ=manager) File "D:\python\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 493, in dict_to_mgr return arrays_to_mgr(arrays, columns, index, dtype=dtype, typ=typ, consolidate=copy) File "D:\python\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 118, in arrays_to_mgr index = _extract_index(arrays) File "D:\python\lib\site-packages\pandas\core\internals\construction.py", line 653, in _extract_index raise ValueError("Per-column arrays must each be 1-dimensional") ValueError: Per-column arrays must each be 1-dimensional 进程已结束,退出代码1

这是一个 Python 报错信息，其中最后一行显示了错误信息：Per-column arrays must each be 1-dimensional。这个错误通常发生在尝试将多维数组传递给 pandas.DataFrame() 函数的参数时。这个函数要求每个参数都是一维...

import PyPDF2 import pandas as pd # 打开PDF文件并获取第一页 pdf_file = open('1.pdf', 'rb') pdf_reader = PyPDF2.PdfReader(pdf_file) page = pdf_reader.pages(0) # 将PDF页面转换为文本 page_text = page.extractText() # 将文本数据转换为表格数据 table_data = [] for row in page_text.split('\n'): table_data.append(row.split()) # 将表格数据转换为pandas DataFrame df = pd.DataFrame(table_data[1:], columns=table_data[0]) # 将DataFrame输出到Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)

df.to_excel('example.xlsx', index=False) 这段代码可以打开名为 1.pdf 的 PDF 文件，读取第一页中的表格数据，并将其转换为 pandas 的 DataFrame 格式，最后将 DataFrame 输出到名为 example.xlsx 的 ...

import PyPDF4 import pandas as pd # 打开PDF文件并获取第一页 pdf_file = open('1.pdf', 'rb') pdf_reader = PyPDF4.PdfFileReader(pdf_file) page = pdf_reader.getPage(0) # 将PDF页面转换为文本 page_text = page.extractText() # 将文本数据转换为表格数据 table_data = [] for row in page_text.strip().split('\n'): table_data.append([cell.strip() for cell in row.split()]) # 将表格数据转换为pandas DataFrame df = pd.DataFrame(table_data[1:], columns=table_data[0]) # 将DataFrame输出到Excel文件 df.to_excel('example.xlsx', index=False)

你的代码看起来没有问题，但是输出的 Excel 文件是空的，这可能是因为从 PDF 文件提取的文本数据没有被正确转换为表格数据。 你可以尝试在转换文本数据为表格数据时，打印出每一行的内容，以便检查是否有数据丢失或...

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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【强化学习损失函数探索】：奖励函数与损失函数的深入联系及优化策略

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在Flow-3D中，如何根据水利工程的特定需求设定边界条件和进行网格划分，以便准确模拟水流问题？

在Flow-3D中模拟水利工程时，设定正确的边界条件和精确的网格划分对于得到准确的模拟结果至关重要。具体步骤包括： 参考资源链接：[Flow-3D水利教程：边界条件设定与网格划分](https://wenku.csdn.net/doc/23xiiycuq6?spm=1055.2569.3001.10343) 1. **边界条件设定**：确定模拟中流体的输入输出位置。例如，在模拟渠道流时，可能需要设定上游入口（Inlet）边界条件，提供入口速度或流量信息，以及下游出口（Outlet）边界条件，设定压力或流量。对于开放水体，可能需要设置壁面（Wall）边界条件，以模拟水体与结构物的相互
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Python实现8位等离子效果开源项目plasma.py解读

资源摘要信息:"plasma.py是一个开源的Python项目，旨在实现8位等离子效果。它基于Alex Champandard的C++代码，并对其进行了端口移植。等离子效果是一种视觉效果，类似于老式电视机的雪花屏，或者老旧计算机显示器的故障显示，它通过动态变化的彩色图案来模拟。在现代计算机图形学中，等离子效果常用于游戏和媒体艺术中，以创造复古或科幻的视觉体验。" "plasma.py项目使用了pygame模块，这是Python的一个跨平台的模块，专为电子游戏设计，包括图形和声音库。在plasma.py中，pygame被用来处理绘图和屏幕更新，允许开发者在Python环境中轻松实现动态的图形效果。该模块的使用简化了编程过程，因为它提供了一个直观的API来控制渲染循环、声音播放以及其他相关的游戏开发功能。" "该代码示例的特别之处在于，它是Alex Champandard所编写C++代码的一个端口版本。Alex Champandard是一位在人工智能和游戏开发领域有广泛影响的开发者。他的C++代码具有高效且精确的特点，因此被广泛应用于图形处理和游戏开发中。将其转换为Python版本，使得更多的开发者能够使用这一技术，特别是那些更熟悉Python而不是C++的开发者。" "此项目为开源软件，意味着源代码是可访问的，并且开发者可以自由地使用、修改和重新分发软件及其源代码。开源软件鼓励社区参与和协作，促进了技术的共享和创新。在这样一个开放的环境中，plasma.py可以不断地改进和扩展，为其他开发者提供灵感，并在不断增长的开源生态系统中发挥其作用。" "文件名称中的'plasma-1.4_win_src'暗示了这是一个Windows平台上的源代码文件，版本号为1.4。这表明该文件是为Windows操作系统设计的源代码包，包含了完整的源代码文件，开发者可以使用它来编译和运行等离子效果程序。这同样表明，尽管是开源软件，该项目仍然注重于特定平台的用户，使其能够更容易地参与到软件的使用和开发中来。" "除了为开发者提供了一个有趣和富有创意的方式来学习和实践图形编程之外，plasma.py还展示了如何将复杂的效果代码从一种编程语言转换到另一种语言，这对学习编程语言间的差异和各自的特性非常有帮助。这对于任何希望深化其编程知识的开发者来说，都是一个宝贵的学习资源。"