date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) 代码优化
时间: 2024-01-13 08:03:38 浏览: 25
可以将两行代码合并为一行,如下所示:
```
date_history, data_history = data.iloc[:, 0], data.iloc[:, 1]
```
这样可以减少代码行数并提高代码可读性。
相关问题
data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] 代码优化
可以将以上代码进行优化,如下所示:
```python
# 使用ffill方法填充缺失值
data.fillna(method='ffill', inplace=True)
# 将data的第一列作为date_history
date_history = data.iloc[:, 0].values.reshape(-1, 1)
# 将data的第二列作为data_history
data_history = data.iloc[:, 1].values.reshape(-1, 1)
# 将date_history和data_history合并成一个数组
history = np.concatenate([date_history, data_history], axis=1)
```
以上代码首先使用`fillna`方法填充缺失值,然后将`data`的第一列作为`date_history`,第二列作为`data_history`,并将它们合并成一个数组`history`。这样可以简化代码,并让代码更易读。
labels_data = data.iloc[:,-1],保存time_data为DataFrame
好的,你的第一个问题是关于代码的。根据你的要求,我可以按照以下方式回答:
你想将一个名为`data`的DataFrame中的最后一列提取出来并保存到一个名为`labels_data`的变量中,可以使用以下代码:
```
labels_data = data.iloc[:, -1]
```
此外,你想将一个名为`time_data`的DataFrame保存到变量中,可以使用以下代码:
```
time_data = pd.DataFrame()
```
这样,你就可以将`time_data`作为一个空的DataFrame进行后续操作。希望我的回答能够帮助到你!