data.loc[i, 'temp_range'] = data.loc[i, 'iu39Ti'] - data.loc[i, 'iu38To']报错ValueError: Must have equal len keys and value when setting with an iterable

这个错误通常是由于索引长度不匹配导致的。请检查你的代码，确保 `data` 数据框和使用的索引 `i` 的长度相等。

如果你确定 `data` 和 `i` 的长度相等，那么可能是 `temp_range` 这一列的长度与其他列不同导致的。你可以使用以下代码检查 `temp_range` 的长度是否与 `data` 的其他列相同：

len(data['temp_range']) == len(data)

如果上述代码返回 `False`，那么你可以使用以下代码将 `temp_range` 列的长度设置为与 `data` 的其他列相同：

data['temp_range'] = pd.Series([np.nan]*len(data))

上述代码将 `temp_range` 列的所有值设置为 `NaN`，并将其长度设置为与 `data` 的其他列相同。这样就可以避免上述错误了。

相关问题

train_df = X_train.loc[X_train.level_group == grp] train_users = train_df.index.values valid_df = X_test.loc[X_test.loc[X_test.level_group == grp]] valid_users = valid_df.index.values train_labels = labels.loc[labels.q==q_no].set_index('session').loc[train_users] valid_labels = labels.loc[labels.q == q_no].set_index('session').loc[valid_users]

这段代码的功能是根据某个组别（level_group）把训练数据（X_train）和测试数据（X_test）分别筛选出对应的数据，并用这些数据的索引（index）生成相应的训练用户（train_users）和测试用户（valid_users）列表。然后，根据题目编号（q_no）从标签数据（labels）中筛选出相应的标签，再根据训练用户和测试用户列表，从标签数据中分别选出相应的训练标签（train_labels）和测试标签（valid_labels）。

vbin = 0.3 for i in data['WindNumber'].unique(): if i == 6: continue col = 'Power' cond = (data.WindNumber==i) & (data.label == 0) left_v = 2.0 p = 0.9 temp_df = data[cond] v_bins = pd.cut(temp_df.new_windspeed, np.arange(-15, 30, vbin)) temp_df['vbins'] = v_bins groups = [] for index,temp in temp_df.groupby("vbins"): if temp.shape[0]==0: continue if index.left>left_v: temp = temp[temp.Power<np.max(temp_df.Power)*p] groups.append(temp) groups = pd.concat(groups).reset_index(drop = True) cond = (data.WindNumber==i) & (data.Time.isin(groups.Time)) data.loc[cond,'label'] = 4 data.loc[(data.WindNumber==6)& (data.label==0) & (data.Power<1200)& (data.new_windspeed>0.65),'label'] = 4

这段代码是 Python 代码，它的作用是对 Pandas 数据框进行一些操作，主要包括以下几个步骤：

1. 首先，定义了一个变量 `vbin`，赋值为 0.3。
2. 接着，对数据框 `data` 中的 `WindNumber` 列去重，得到唯一值，并对每个唯一值进行遍历。
3. 对于每个唯一值，判断它是否等于 6，如果等于 6，则跳过此次循环。
4. 定义变量 `col`，赋值为 `'Power'`。
5. 定义变量 `cond`，赋值为一个逻辑条件，表示数据框 `data` 中的 `WindNumber` 列等于当前唯一值，并且 `label` 列等于 0。
6. 定义变量 `left_v`，赋值为 2.0。
7. 定义变量 `p`，赋值为 0.9。
8. 对数据框 `data` 中满足条件 `cond` 的部分进行切片，并赋值给变量 `temp_df`。
9. 对 `temp_df` 中的 `new_windspeed` 列进行分组，将其划分为若干个区间，每个区间的宽度为 `vbin`。
10. 对分组后的结果进行遍历，如果当前区间的左端点大于 `left_v`，则将该区间对应的子数据框 `temp` 中 `Power` 列小于 `temp_df` 中 `Power` 列最大值乘以 `p` 的部分进行切片，并将结果添加到列表 `groups` 中。
11. 最后，将列表 `groups` 中的所有数据框进行合并，并重置索引。然后，按照条件 `cond` 对数据框 `data` 进行切片，并将 `label` 列赋值为 4。
12. 对于数据框 `data` 中 `WindNumber` 列等于 6，`label` 列等于 0，`Power` 列小于 1200，`new_windspeed` 列大于 0.65 的部分，将 `label` 列赋值为 4。