优化下列python代码:import pandas as pd import numpy as np pd.set_option('display.max_columns',None) df1=pd.read_csv('sample.csv',sep=',') print(df1[:10]) print(df1.columns) Sichuan_chongqing=df1[(df1['departure_province']=='四川')& (df1['destination_province']=='重庆')] print(Sichuan_chongqing[:10]) Sichuan_chongqing.to_csv('四川到重庆.ccv') Sichuan_chongqing.to_csv('Sichuan_chongqing.csv')

时间: 2023-05-12 16:07:45 浏览: 71
& (df1['arrival_province']=='重庆')] Sichuan_chongqing.to_csv('Sichuan_chongqing.csv',index=False) 优化后的代码如下: import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns', None) df1 = pd.read_csv('sample.csv', sep=',') print(df1.head(10)) print(df1.columns) Sichuan_chongqing = df1.loc[(df1['departure_province'] == '四川') & (df1['arrival_province'] == '重庆')] Sichuan_chongqing.to_csv('Sichuan_chongqing.csv', index=False)
相关问题

#%% import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 读取Excel文件中的所有表格 excel_file = pd.ExcelFile('附件1-装箱数据.xlsx') # 读取指定表格 df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据') df2 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='耗材数据') # 检查是否有缺失值 print(df1.isnull().sum()) print(df2.isnull().sum()) print(df1.head()) print(df2.head()) df2=df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True) df2.drop(columns=['重量']).values print(df1.head()) print(df2.head())

这段代码主要是对Excel文件中的两个表格进行读取,并进行了一些简单的数据处理和检查缺失值的操作。具体解释如下: - 首先,通过 pandas 库中的 ExcelFile 类读取 Excel 文件中的所有表格。 - 然后,使用 read_excel() 方法读取指定的表格,并将其存储为 DataFrame 对象,分别命名为 df1 和 df2。 - 接着,使用 isnull() 和 sum() 方法检查 df1 和 df2 中是否有缺失值。 - 然后,使用 head() 方法查看 df1 和 df2 的前几行数据,以确保读取正确。 - 接下来,对 df2 中的耗材类型进行转换,转换为数字表示,袋为1,箱为0。 - 然后,使用 drop() 方法删除 df2 中的重量列,并使用 values 属性将其转换为 NumPy 数组。 - 最后,再次使用 head() 方法查看 df1 和 df2 的前几行数据,以确保数据处理和转换正确。 需要注意的是,代码中的 df2=df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True) 这一行不是很合理,因为它实际上没有对 df2 进行任何操作。正确的写法应该是 df2['耗材类型'].replace({'袋':1, '箱': 0}, inplace=True)。

帮我看看这段代码import pandas as pd import numpy as np df1=pd.Series(3*np.random.rand(4),index=['a','b','c','d'],name='series') df1.plot.pie(figsize=(6,6)) df2=pd.DataFrame(np.random.rand(10,4),columns=['a','b','c','d']) df2.plot.bar() df3=pd.DataFrame(np.random.rand(10,5),columns=['A','B','C','D','E']) df3.plot.box() df4=pd.DataFrame(np.random.rand(50,4),columns=['a','b','c','d']) df4.plot.scatter(x='a',y='b')

这是一个关于Python数据可视化的代码段。其中使用了pandas与numpy库来生成随机数据,并用这些数据生成了饼图、柱形图、箱线图和散点图。饼图、柱形图和箱线图用于展示数据的整体趋势和分布情况,散点图则用于展示不同变量间的相关性。

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import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作,X.iloc[0:2400,0:7]即为1-2400行,1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值,输出对比图,该怎么修改程序

以下代码由重复部分内容,请你检查优化,高质量代码,要求可维护性、可靠性、适应性、可测试性、安全性等。 from struct import * import numpy as np import pandas as pd ofile=open('D:\\sz000001.lc1','rb') buf=ofile.read() ofile.close() num=len(buf) no=num//32 # 原来是这样的,在python2中, '整数 / 整数 = 整数',以上面的 100 / 2 就会等于 50, 并且是整数。 # 而在python3中, ‘整数/整数 = 浮点数’, 也就是100 / 2 = 50.0, 不过,使用 '//'就可以达到原python2中'/'的效果。 b=0 e=32 dl = [] for i in range(no): a=unpack('hhfffffii',buf[b:e]) dl.append([str(int(a[0]/2048)+2004)+'-'+str(int(a[0]%2048/100)).zfill(2)+'-'+str(a[0]%2048%100).zfill(2),str(int(a[1]/60)).zfill(2)+':'+str(a[1]%60).zfill(2)+':00',a[2],a[3],a[4],a[5],a[6],a[7]]) b=b+32 e=e+32 df = pd.DataFrame(dl, columns=['date','time','open','high','low','close','amount','volume']) print(df) ofile=open('D:\\sz000001.lc5','rb') buf=ofile.read() ofile.close() num=len(buf) no=num//32 # 原来是这样的,在python2中, '整数 / 整数 = 整数',以上面的 100 / 2 就会等于 50, 并且是整数。 # 而在python3中, ‘整数/整数 = 浮点数’, 也就是100 / 2 = 50.0, 不过,使用 '//'就可以达到原python2中'/'的效果。 b=0 e=32 dl = [] for i in range(no): a=unpack('hhfffffii',buf[b:e]) dl.append([str(int(a[0]/2048)+2004)+'-'+str(int(a[0]%2048/100)).zfill(2)+'-'+str(a[0]%2048%100).zfill(2),str(int(a[1]/60)).zfill(2)+':'+str(a[1]%60).zfill(2)+':00',a[2],a[3],a[4],a[5],a[6],a[7]]) b=b+32 e=e+32 df = pd.DataFrame(dl, columns=['date','time','open','high','low','close','amount','volume']) print(df)

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