if result: row[df_list[i].columns.tolist()] = row_dat df_list[i].drop(df_list[i].index[0: count], inplace=True)
时间: 2024-04-27 08:25:28 浏览: 11
这段代码的作用是:如果变量result为True,就将row_dat添加到df_list[i]的末尾,并删除df_list[i]的前count行。其中,row_dat是一个包含DataFrame的一行数据的列表,df_list是一个包含多个DataFrame的列表,i是一个整数变量,count是一个整数常量。
相关问题
columns = feature_data_df.columns.to_list()解释一下
这行代码是将 pandas DataFrame 数据结构中的列名提取出来,并将其转换为 Python 列表格式。具体而言,feature_data_df 是一个 pandas DataFrame 数据结构,它包含了若干列数据,即不同的特征值。columns 属性是 DataFrame 类的一个属性,它返回一个包含所有列名的 pandas 索引对象。为了将这个索引对象转换为 Python 列表,我们调用了 to_list() 方法,该方法将返回一个包含所有列名的列表。最终,columns 变量将保存这个列表。这个代码在数据分析和处理中经常用到,可以方便地对 DataFrame 中的各个列进行遍历、访问或操作。
def match_dat(tarDF, time_idx): result = False count = 1 row = np.nan for idx, row in tarDF.iterrows(): timerr = (time_idx - idx) / np.timedelta64(1, 's') if (np.abs(timerr) <= TIM_ERR): result = True break elif (timerr < -120): break count = count + 1 return [result, count, row] old_lines = target_df.shape[0] progresscount = 0 for time_idx, row in target_df.iterrows(): for i in range(len(df_list)): [result, count, row_dat] = match_dat(df_list[i], time_idx) print([result, count, row_dat]) if result: row[df_list[i].columns.tolist()] = row_dat df_list[i].drop(df_list[i].index[0: count], inplace=True) progresscount = progresscount + 1
这段代码看起来像是在匹配两个数据集中的时间戳,然后将匹配的数据行添加到目标数据集中。具体来说,`match_dat`函数接收一个目标数据集 `tarDF` 和一个时间戳 `time_idx`,它会在 `tarDF` 中查找与 `time_idx` 最接近的时间戳,并返回一个布尔值 `result` 表示是否找到匹配项,一个整数 `count` 表示在 `tarDF` 中找到匹配项之前的行数,以及一个数据行 `row` 表示匹配的数据行。在 `old_lines` 和 `progresscount` 的初始化之后,`target_df` 的每一行都会与 `df_list` 中的每个数据集进行匹配。如果找到匹配项,则会将匹配的数据行添加到 `target_df` 中,并从 `df_list` 中删除已匹配的数据行。整个代码段的目的是将多个数据集中相同时间戳的数据行合并到一个数据集中。