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 14:07:45 浏览: 151
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Python 解决pandas.to-excel()函数覆盖原有Sheet页的问题 Python源码

& (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_...

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...

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

draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test), pd.DataFrame(y_predict)], axis=1) draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'), loc='upper right', ...
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import pandas as pd import numpy as np import tkinter as tk def dataframe(): filename=r'500强企业数据.csv' df=pd.read_csv(filename,encoding='ansi') data = list(df['估值(亿元)']) for i, val in enumerate(data): if '~' in val: start, end = val.split('~') avg = int((float(start) + float(end)) / 2) data = str(avg) df['估值(亿元)']=df['估值(亿元)'].replace('data','str(avg)') df1=df.dropna() first=df1['序号'] second=df1['企业名称'] third=df1['估值(亿元)'] forth=df1['所属国家'] fifth=df1['赛道'] newIndex=pd.concat([first,second,third,forth,fifth],axis=1) newIndex.columns=['序号','企业名称','估值(亿元)','所属国家','赛道'] newIndex.to_csv('处理后500强企业数据.csv',encoding='ansi',index=False) tk.messagebox.showinfo('保存文件','文件:处理后500强企业数据.csv保存成功！')

这段代码使用 pandas 和 tkinter 库读取并处理了一个名为 "500强企业数据.csv" 的数据文件，然后将处理后的结果保存到一个名为 "处理后500强企业数据.csv" 的新文件中。这个数据文件包含了一些企业的信息，包括序号...

pd.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=None)

import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) 2. **index**: (可选) 初始索引标签。默认是 range(0, len(data))。如果你想要自定义索引，可以传递一个数组或序列。 3. **...

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)

import pandas as pd # 常量定义 LC1_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc1' LC5_FILE_PATH = 'D:\\sz000001.lc5' BYTES_PER_RECORD = 32 SECONDS_PER_MINUTE = 60 MINUTES_PER_HOUR = 60 HOURS_PER_DAY = 24 SECONDS_PER...

让df1与df2相加得到df3，并设置默认填充值为4。def add_way(): ''' 返回值: df3: 一个DataFrame类型数据 ''' # df1,df2是DataFrame类型数据 df1 = DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)), columns=list('abcd')) df2 = DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)), columns=list('abcde')) # 返回df3

import pandas as pd import numpy as np def add_way(): df1 = pd.DataFrame(np.arange(12.).reshape((3, 4)), columns=list('abcd')) df2 = pd.DataFrame(np.arange(20.).reshape((4, 5)), columns=list('abcde...

labels.index = df2.columns AttributeError: 'numpy.int64' object has no attribute 'index'

看起来你在尝试将整数类型的索引赋给df2的列名，这实际上是不允许的，因为index属性通常属于Pandas的Series对象，而不是单独的数值。 当你使用df1['label'].iloc[0].copy()获取的是单个值，它是一个numpy....

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