indexs = df.index.to_list()

这段代码的作用是将 DataFrame 中的所有行的索引转换成一个列表。具体来说，代码中的 df.index 语句获取了 DataFrame 中的所有行的索引，然后使用 to_list() 方法将这些索引转换成一个列表，该列表被赋值给变量 indexs。

需要注意的是，indexs 列表中的元素的顺序与 DataFrame 中行的顺序相同，也就是说，indexs 列表中的第一个元素对应 DataFrame 中的第一行，以此类推。如果想要按照索引对 DataFrame 进行排序，可以使用 sort_index() 方法，例如：

df_sorted = df.sort_index()

这样就可以按照行的索引对 DataFrame 进行排序了。

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。

dftrain,dfvalid = train_test_split(dfdata, train_size=0.75, random_state=42) Xtrain,Ytrain = dftrain.drop(label_col,axis = 1),dftrain[label_col] Xvalid,Yvalid = dfvalid.drop(label_col,axis = 1),dfvalid[label_col] cate_cols_indexs = np.where(Xtrain.columns.isin(cate_cols))[0]

这段代码是用于将原始数据集分割为训练集和验证集，并且将标签列从特征列中分离出来。其中，train_test_split()函数将数据集按照指定比例划分为训练集和验证集，并且设置了随机种子，以保证每次划分结果的一致性。后续的代码则是将训练集和验证集的特征列和标签列分别存储在Xtrain、Ytrain、Xvalid、Yvalid这四个变量中，并且找出了特征列中属于类别型变量的列索引，以备后续的类别型特征处理。