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)
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#%% 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。