cf = pd.read_csv('output.csv') cf['wind Speed'] = cf['wind Speed'].astype(str) # 取出wind Speed列,并提取每个单元格中的最后三个数字,并转换为float类型 column = cf['wind Speed'] last_three = column.str[-3:].tolist()只提取最后三行数字

时间: 2024-02-06 17:04:45 浏览: 25
如果你只需要提取`wind Speed`列中最后三行的数据,并将其转换为`float`类型保存为列表,可以使用`tail()`函数来选择最后三行,例如: ``` python import pandas as pd # 读取CSV文件并将wind Speed列转换为字符串类型 df = pd.read_csv('output.csv') df['wind Speed'] = df['wind Speed'].astype(str) # 取出wind Speed列中最后三行,并提取每个单元格中的最后三个数字,并转换为float类型 column = df['wind Speed'].tail(3) last_three = column.str[-3:].astype(float).tolist() # 输出结果 print(last_three) ``` 执行完毕后,`last_three`将是一个形如`[2.62,2.32,1.60]`的列表,其中包含了`wind Speed`列中最后三行中每个单元格中的最后三个数字。
相关问题

cf = pd.read_csv('output.csv') # 选择需要的列 column = cf['wind Speed'] # 使用字符串切片选择最后三个数字 last_three = column.str[-3:].tolist()

如果你仍然遇到了类似于上面的错误信息,那么很可能是你读取的CSV文件中`wind Speed`列的数据类型不是字符串类型。 你可以尝试使用`dtypes`属性来查看每一列的数据类型,例如: ``` python import pandas as pd # 读取CSV文件并查看每一列的数据类型 df = pd.read_csv('your_csv_file.csv') print(df.dtypes) ``` 如果你发现`wind Speed`列的数据类型不是字符串类型,那么你需要先将其转换为字符串类型,例如: ``` python import pandas as pd # 读取CSV文件并将wind Speed列转换为字符串类型 df = pd.read_csv('your_csv_file.csv') df['wind Speed'] = df['wind Speed'].astype(str) # 取出wind Speed列,并提取每个单元格中的最后三个数字 column = df['wind Speed'] last_three = column.str[-3:].tolist() # 输出结果 print(last_three) ``` 执行完毕后,`last_three`将是一个形如`[,,,]`的列表,其中包含了`wind Speed`列中每个单元格中的最后三个数字。

# ************castle_control************ # cf=castle_function() # cf.ultraviolet_disinfectionl(1) # cf.spray_kill(1) # cf.cargo_control(1) # ls = cf.cargo_face_detect() # ls = cf.cargo_idcard_detect() # id = cf.voice_off_line_task() # playsound("./voice.wav")

这段代码使用了一个名为`castle_function`的类来控制某个设备的功能。 首先,通过`cf = castle_function()`实例化了`castle_function`类的对象,赋值给变量`cf`。 然后,通过调用`cf.ultraviolet_disinfection(1)`方法,传入参数1,执行紫外线消毒功能。 接下来,通过调用`cf.spray_kill(1)`方法,传入参数1,执行喷雾杀菌功能。 然后,通过调用`cf.cargo_control(1)`方法,传入参数1,执行货物控制功能。 接着,通过调用`cf.cargo_face_detect()`方法,执行货物人脸检测功能,并将结果赋值给变量`ls`。 然后,通过调用`cf.cargo_idcard_detect()`方法,执行货物身份证检测功能,并将结果赋值给变量`ls`。 接下来,通过调用`cf.voice_off_line_task()`方法,执行离线语音任务,并将结果赋值给变量`id`。 最后,通过调用`playsound("./voice.wav")`函数,播放名为"voice.wav"的声音文件。 需要注意的是,具体的功能和返回值的含义取决于`castle_function`类的具体实现。

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解释下列代码# -*- coding: gbk-*- import numpy as np import pandas as pd header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open("u.data", "r") as file_object: df = pd.read_csv(file_object, sep='\t', names=header) print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Number of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity item_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix.T) print(u" 物品相似度矩阵 :", item_similarity.shape) print(u"物品相似度矩阵: ", item_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于物品相似度矩阵的 if type == 'item': pred = ratings.dot(similarity) / np.array([np.abs(similarity).sum(axis=1)]) print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 item_prediction = predict(train_data_matrix, item_similarity, type='item') print(item_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) item_prediction = np.nan_to_num(item_prediction) print('Item-based CF RMSE: ' + str(rmse(item_prediction, test_data_matrix)))

解释下列代码 import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction) from sklearn.metrics import mean_squared_error from math import sqrt def rmse(prediction, ground_truth): prediction = prediction[ground_truth.nonzero()].flatten() ground_truth = ground_truth[ground_truth.nonzero()].flatten() return sqrt(mean_squared_error(prediction, ground_truth)) print('User-based CF RMSE: ' + str(rmse(user_prediction, test_data_matrix)))

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