建立字典，键为0~len（df)

时间: 2023-06-18 08:05:56 浏览: 107
RAR

字典的创建

我不太清楚你提到的“df”是什么，但是我可以给你一个建立键为0到指定长度的字典的示例代码。 ```python length = 10 # 指定字典长度 my_dict = {i: None for i in range(length)} # 建立字典，键为0到length-1，值为None print(my_dict) ``` 输出： ``` {0: None, 1: None, 2: None, 3: None, 4: None, 5: None, 6: None, 7: None, 8: None, 9: None} ``` 你可以根据需要修改字典键的范围和值。
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可以生成你想要的字典其中包括数字字符符号组成的任意字典等等

def set_data(df_0, df_1, df_9, cfg_dict): cfg_train_dict = cfg_dict['train'] df_train_1 = df_1.sample(len(df_1) - int(cfg_train_dict['simulate_pos_count']), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) print('df_train_1 : ',len(df_train_1)) if cfg_train_dict['use_neg_sample'] == 'True': df_train_0 = df_0.copy() if len(df_0) >= len(df_1): df_train_0 = df_0.sample(len(df_1)) #else: # df_train_0 = df_0.append(df_9.sample(len(df_train_1) - len(df_0), # random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])), # sort=False) else: df_train_0 = df_9.sample(round(len(df_train_1)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_train_0['label'] = 0 print('train set: pos_num--%i nag_num--%i' % (len(df_train_1), len(df_train_0))) df_train = df_train_1.append(df_train_0, sort=False) df_1_final_test = df_1.loc[list(set(df_1.index.tolist()).difference(set(df_train_1.index.tolist())))] #df_9_final_test = df_9.copy() 使负样本验证集等于正样本的验证集 df_9_final_test = df_9.sample(round(len(df_1_final_test)), random_state=int(cfg_train_dict['random_state'])) df_9_final_test['label'] = 0 df_ft = df_1_final_test.append(df_9_final_test, sort=False)

否则，函数还会从 df_9 数据框中抽样剩余的样本，抽样数量为 len(df_train_1) 减去 len(df_0)，random_state 参数同样用于设置随机种子。 如果 cfg_train_dict['use_neg_sample'] 的值不为 'True'，则直接从 df_9 ...

for i in range(0,len(df)): df["month"][i] = month[df["month"][i]]

具体来说，代码中的 df["month"][i] 表示获取 DataFrame 中第 i 行的 "month" 列的值，然后通过 month[df["month"][i]] 找到对应的字典值，并将其赋值给 df["month"][i]，即将原来的值替换掉。这样做的目的可能是将...

””"官方函数””" import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from numpy import disp import numpy as np "””自编函数"”" from turn DataFrame to dict import turn DF to dt #将类型DataFrame若换为字典 # 创建数据 data df = pd.read excel("text.xlsx) data Dict = turn DF to dtidata df) #-----data Dict是包涵excel内数据的字典 --生成条形图---- height = [] bars = [] for describe, value in data Dict.items() : height.append(value) bars.append(describe) y_pos = np.arange(len(bars)) # 创建条形图 plt.bar(y pos height) #x轴标签 plt.xticks(y pos, bars) # 显示 plt. show()

第二部分是自定义的一个函数，用于将 pandas 中的 DataFrame 类型转化为字典类型。下面是代码的主体部分： 首先，使用 pd.read_excel() 函数读取了一个名为 "text.xlsx" 的 Excel 文件，并将其存储到了一个名为 ...

import pandas as pd df = pd.read_excel('STOCKS.XLSX') dic1 = {'44671': {'S': 500, 'M': 700, 'L': 800, 'XL': 700, '2XL': 500}} dic2 = {'2128': {'S': 300, 'M': 300, 'L': 500, 'XL': 300, '2XL': 300}} kh = set() for kh, stock in dic1.items(): for size, qty in stock.items(): for i in range(len(df['款号'])): # {df['款号'][i].astype('str'):{df['尺码'][i].astype('str'):df['库存数'][i].astype('int')}} while kh == df['款号'].astype('str')[i] and size == df['尺码'].astype('str')[i]: if df['库存数'][i].astype('int') < qty: df['下单数量'] = qty - df['库存数'][i].astype('int') else: df['下单数量'] = 0 print(df)

如果库存数大于或等于所需数量，则将'下单数量'设为0。 最后，代码打印出DataFrame(df)。但是需要注意的是，这段代码存在一些问题。在每次循环时，它都会更新整个DataFrame的'下单数量'列，而不是仅更新对应行的值...

import pandas as pd df = pd.read_excel('STOCKS.XLSX') dic1 = {'44671': {'S': 500, 'M': 700, 'L': 800, 'XL': 700, '2XL': 500}} dic2 = {'2128': {'S': 300, 'M': 300, 'L': 500, 'XL': 300, '2XL': 300}} dic_list=[dic1,dic2] for d in range(1,3): for kh, stock in dic[d].items(): for size, qty in stock.items(): for i in range(len(df)): if str(kh) == str(df.at[i, '款号']) and str(size) == str(df.at[i, '尺码']): if df.at[i, '库存数'] < qty: df.at[i, '下单数量'] = qty - df.at[i, '库存数'] else: df.at[i, '下单数量'] = 0 print(df)

for i in range(len(df)): if str(kh) == str(df.at[i, '款号']) and str(size) == str(df.at[i, '尺码']): if df.at[i, '库存数'] df.at[i, '下单数量'] = qty - df.at[i, '库存数'] else: df.at[i, '下单...

一个字典的键和值相对应，如何将字典写入一个csv文件中

将字典数据写入CSV文件通常需要先将其转换为DataFrame（pandas库中）或者列表（每个元素是一个元组，第一个元素是键，第二个元素是对应的值）。这里我会给出两种方法： 1. **使用pandas DataFrame**: python ...

python读表格，用函数方法输出订购实例ID对应的部门，输出一个字典，字典的键为订购实例ID，值为部门，利用输出的字典用函数从另一个表格中找出所有部门以及部门对应的订单的所有信息，根据同一部门输出同一部门所有的消息新建一个excel表格，有几个部门建几个表格

if len(row) > 0: return row.iloc[0]['部门'] else: return None 该函数将接受一个订购实例ID作为输入，并返回与该ID对应的部门。如果找不到匹配的行，则返回None。 接下来，您可以使用以下代码来创建一...

import datetime today = datetime.date.today() ## 获取今天的日期 day1=datetime.date.today()-datetime.timedelta(300) ### 获取300天之前的日期 day2=datetime.datetime.strftime(today,"%Y-%m-%d" ) all_stock = get_all_securities(types=['stock'], date=day2) ### 获取所有股票代码 code=list(all_stock.index) ## 判断是否ST 并且删除st的股票代码 df_st=get_extras('is_st',code,start_date=day1,end_date=day2) for i in code: if any(df_st[i].values): code.remove(i) stock_list=[] for i in code: start_date=get_security_info(i).start_date days=(today-start_date).days if days>300: #### 选出上市满天300的股票 stock_list.append(i) data=dict() for i in stock_list: df=get_price(i,start_date=day1,end_date=day2,frequency='daily', fields=['open','close','high','low']) data[i]=df ### 将数据分成选股数据和回测数据。假设用中间的120根k线，后60根k线回测 code=[] n=45 ## n为回测k线的个数 s设为45 （可以随意调整） for i in stock_list: df=data[i] max_=max(df.high[-190:-n-1]) ### 选140=(190-45)根k线(可以随意调整) min_=min(df.low[-190:-n-1]) max_close=max(df.close[-190:-n-1]) ### 选出平台震荡期间振幅小于50%的，且，最后三天连涨，最后一天突破平台最大收盘价超过5%的所有股票 if all([max_/min_<1.5,df.close[-n-1]>df.close[-n-2]>df.close[-n-3],df.close[-n-1]/max_close>1.05]): code.append(i) ### 买入过程 ## 假设根据上面平台突破选出来的股票作为买入标的 ## 买入原则是 当天选出来的股票第二天以开盘价买入。且把选出来的每只股票以，同等资金额买入 capital=100000 ## 初始资金为 10万元 position=dict() ## 初始持仓手数为一个空字典 def handle(stock_list,capital,posttion,data,n): capital_=0 for i in code: capital_per=capital/len(code) position[i]=int(capital_per/(data[i].open[-n]*100)) capital_+=capital_per-position[i]*data[i].open[-n]*100 return ([position,capital_]) position_result=handle(get_code(),capital,position,data,n)修改上述代码，使能在jupyter里面运行

capital_per = capital / len(stock_list) position[i] = int(capital_per / (data[i].open[-n] * 100)) capital_ += capital_per - position[i] * data[i].open[-n] * 100 return position, capital_ code = ...

File "<ipython-input-18-12927d6abe04>", line 2 for i in range(len(df)) ^ SyntaxError: invalid syntax

# 示例 2：遍历字典 my_dict = {'a': 1, 'b': 2, 'c': 3} for key, value in my_dict.items(): print(key, value) # 示例 3：使用 range 函数遍历数字 for i in range(10): print(i) # 示例 4：使用 range 函数...

请帮我详细解释每一行代码的含义def compute(init_mat,trans_mat,emit_mat): init_sum = sum(init_mat.values()) for key,value in init_mat.items():#和value，出现的次数key init_mat[key] = round(value/init_sum,3)#初始状态矩阵 for key,value in trans_mat.items():#转移概率矩阵 cur_sum = sum(value.values()) if(cur_sum==0): continue for i,j in value.items(): trans_mat[key][i] = round(j/cur_sum,3) emit_list = emit_mat.values.tolist()#数组转列表 for i in range(len(emit_list)):#观测概率矩阵 cur_sum = sum(emit_list[i]) if (cur_sum == 0): continue for j in range(len(emit_list[i])): emit_mat.iloc[i,j] = round(emit_list[i][j]/cur_sum,3)#iloc在数据表中提取出相应的数据 def markov(txt,init_mat,trans_mat,emit_mat):#用于实现 HMM 模型，对文本进行分词，然后标注出每个汉字的标签符号，最后将每个标记符号与其所对应的汉字加入到发射矩阵中，并且提取这个文本的初始状态矩阵、状态转移矩阵和发射矩阵。 list_all = txt.split(" ") print("词库", list_all) sentence = "".join(list_all) #处理发射矩阵 original = [i for i in sentence] list_column = [0, 0, 0, 0] df_column = [column for column in emit_mat]#遍历存储 for item in original: if item not in df_column: emit_mat[item] = list_column#构建一个新的字典emit_mat，其中包含了origina中所有不在df_column出现的元素 #处理BMSE single = [] for word in list_all: word_tag = get_tag(word) single.extend(word_tag)#将一个列表中的每个单词进行词性标注 BMES.append(single) print("BMES:", BMES) item = single.copy() first = item[0] init_mat[first] += 1 for i in range(len(item) - 1): i1 = item[i] i2 = item[i + 1] trans_mat[i1][i2] += 1 for i, j in zip(item, original): emit_mat.loc[i, j] += 1

list_column = [0, 0, 0, 0] # 定义一个长度为4的列表 df_column = [column for column in emit_mat] # 将发射矩阵中的每一列存储到列表 df_column 中 for item in original: # 遍历 original 中的每个元素 if ...

解释这行代码df = pd.DataFrame({'Level1': [''] * len(column1) + [''] * len(column2), 'Level2': [''] * len(column1) + [''] * len(column2), 'Level3': pd.concat([column1, column2], ignore_index=True)})

这行代码用于将两个csv文件中的特定列合并到一个新的csv文件中的C列，C列是一个多级标题。...最后，我们将这个字典转换为一个DataFrame对象，并将其赋值给df变量。这个DataFrame就是我们要写入新的csv文件的数据。

img_data = readImageFeatures("./image_features_Clothing_Shoes_and_Jewelry.b") print(img_data) item2id = dict(zip(df['asin'], df['itemID'])) print(item2id) feats = {} avg = [] for d in img_data: if d[0] in item2id: feats[int(item2id[d[0]])] = d[1] avg.append(d[1]) avg = np.array(avg).mean(0).tolist() ret = [] non_no = [] for i in range(len(item2id)): if i in feats: ret.append(feats[i]) else: non_no.append(i) ret.append(avg) print('# of items not in processed image features:', len(non_no)) assert len(ret) == len(item2id) np.save('./image_feat.npy', np.array(ret)) np.savetxt("./missed_img_itemIDs.csv", non_no, delimiter =",", fmt ='%d') print('done!')有什么作用，解释每行的含义

3. item2id = dict(zip(df['asin'], df['itemID'])) 根据从另一个数据文件读取的商品ID和ASIN信息，创建一个字典对象，将ASIN作为键，商品ID作为值。 4. print(item2id) 打印 item2id，以便查看创建的字典...

brandp = {} for i in cdf.index: brandp[i] = [] for i in range(len(df)): brand = df.at[i, "品牌"] price = df.at[i, "价格"] brandp[brand].append(price) for i in cdf.index: brandp[i] = round(mean(brandp[i]), 2) cpdf = pd.DataFrame(brandp, ["均价"])解释代码意思，并给出每个函数的功能

- 第一行定义了一个空字典 brandp，用于存储每个品牌的价格列表。 - 第二行使用了一个循环，将数据集中每个品牌对应的价格加入 brandp 中的对应列表，形成品牌价格字典。 - 第三行使用了另外一个循环，对于每个品牌...

import tensorflow as tfimport numpy as npimport pandas as pd# 加载预训练模型model = tf.keras.models.load_model('model.h5')# 加载标签label_df = pd.read_csv('labels.csv', header=None)label_dict = label_df.to_dict()[0]def recognize_audio(): audio = record_audio() text = recognize_speech(audio) text = process_text(text) # 将文本转换为数字序列 text_seq = [label_dict.get(char, 0) for char in text] # 填充序列 text_seq = np.pad(text_seq, (0, 16000 - len(text_seq))) # 预测结果 result = model.predict(np.array([text_seq])) result = np.argmax(result) return label_dict[result]这个模型我没有 你可以重新书写一份吗

mfcc = np.pad(mfcc, ((0, 0), (0, 80 - mfcc.shape[1])), mode='constant', constant_values=0) return mfcc.T 其中，audio_path是音频文件的路径，sr=16000是采样率，n_mfcc=20是MFCC系数数量，80...

解释day = [i + 1 for i in range(int(len(temp) / 2))] day += day event = ['output' if i >= (len(temp) / 2) else 'label' for i in range(len(temp))] d = {'temp': temp, 'day': day, 'event': event} df = pd.DataFrame(data=d) sns.lineplot(data=df, x="day", y="temp", hue="event") plt.title('GRU test mae: ' + str(loss_mae.item())) plt.savefig("lstm_test.png") plt.show()

代码首先根据temp数据长度生成时间轴day，然后将day复制一份，接着根据时间轴day和event，生成一个包含时间序列数据、时间轴和观测/预测标签的字典d，并将该字典转换为一个pandas DataFrame对象df，...

# coding:utf-8 import pandas as pd import random job_list=['快递员','数据开发','运营主管','平面设计师'] list,dict,name1=[],{},'' print(type(name1)) for i in range(10): dict['id'] = '1000' + str(i) lenth=len(name1) while len(name1) < 5: if len(name1)==0: name1=random.randint(65,90) else: name1+=random.randint(97,122) dict['name']=name1 dict['job']=random.sample(job_list,1) list.append(dict) df=pd.DataFrame(list) 这代码有什么问题

if len(name1) == 0: name1 = chr(random.randint(65, 90)) else: name1 += chr(random.randint(97, 122)) dict['name'] = name1 dict['job'] = random.sample(job_list, 1) list.append(dict.copy()) df ...

import pandas as pd import numpy as np import networkx as nx import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_excel(r"C:\Users\li'yi'jie\Desktop\运筹学网络规划数据.xlsx") edges = [] for i in range(len(df)): edge = { "id": df.loc[i, "边的编号"], "tail": df.loc[i, "边的尾节点"], "head": df.loc[i, "边的头节点"], "length": df.loc[i, "长度"], "capacity": df.loc[i, "容量"] } edges.append(edge) plt.figure(figsize=(15,15)) G = nx.DiGraph() for edge in edges: G.add_edge(edge["tail"], edge["head"], weight=edge["length"]) pos = nx.spring_layout(G) nx.draw(G, pos, with_labels=True) labels = nx.get_edge_attributes(G, "weight") nx.draw_networkx_edge_labels(G, pos, edge_labels=labels, label_pos=0.5) plt.show() all_pairs = dict(nx.all_pairs_dijkstra_path_length(G)) rows = [] for start_node, dist_dict in all_pairs.items(): for end_node, dist in dist_dict.items(): rows.append({'起始节点': start_node, '终止节点': end_node, '最短路径长度': dist}) df_result = pd.DataFrame(rows) df_result.to_excel('all_pairs.xlsx', index=False)，是否能在写入excel表时，记录该路径经过的所有边的编号呢

你可以在计算最短路径时，使用 nx.all_pairs_dijkstra_path 方法，该方法返回的是一个字典，键为起点，值为一个字典，该字典的键为终点，值为最短路径。在遍历这个字典时，你可以获取起点到终点的最短路径，然后...

tokens = [token for token in tokens if ((token not in stopwords) and len(token) > 1)] return tokens #当地址是根路径时，就调用下面的函数 @app.route('/') def index(): df = pd.read_csv("./球鞋.csv", encoding='gbk', header=None) # 数据清洗 df.columns = ["评论内容", 'user'] df.drop_duplicates(subset="评论内容", inplace=True) df.dropna(inplace=True) # 创建一个空的语料库列表 corpus = [] for text in df['评论内容'].values: # 预处理函数 preprocess_text() 的实现未知 tokens = preprocess_text(text) corpus.append(tokens) # 绘制词云图 dict_ = pd.DataFrame(_flatten(corpus)).value_counts().to_dict() dict_ = {i[0]: dict_[i] for i in dict_} data=[{"name":i,"value":dict_[i]} for i in dict_] print(data) return render_template("index.html",data=data) #启动web服务器 if __name__ == '__main__': app.run()

6. 将词频字典转换成一个格式为 [{"name":i,"value":dict_[i]}] 的列表，用于在网页上展示词云图。 7. 在网页上渲染 index.html 模板，并将词云图数据传递给模板。 8. 启动 web 服务器，监听客户端请求。

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