result_x = pd.DataFrame(result_x)

时间: 2023-10-19 08:05:17 浏览: 41
这行代码是将标准化后的数据result_x转化为一个Pandas数据框。pd.DataFrame()是Pandas库中的一个函数，用于将数据转化为数据框的形式，并可以指定数据框的列名和索引等属性。在这里，pd.DataFrame(result_x)的作用是将result_x转化为一个数据框，并将其赋值给result_x变量，这样就可以方便地对标准化后的数据进行处理和分析。
相关问题

data_train = pd.read_csv

data_train = pd.read_csv('train.csv')是一种读取csv文件的操作，通过这个操作可以将csv文件中的数据加载为一个DataFrame对象。根据引用，可以使用train = pd.read_csv('F:\\pythonProject3\\data\\data\\train.csv')来指定数据集路径来读取文件。根据引用，也可以使用Train_data=pd.read_csv('train.csv')来载入之前的train.csv文件。另外，根据引用，如果数据集与脚本不在同一个文件夹下但在上一级文件夹，可以使用train = pd.read_csv('..\\train.csv')的方式来读取文件。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [pd.read_csv读取文件路径出现的问题](https://blog.csdn.net/weixin_43755104/article/details/121289084)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [组队学习之Task1：数据加载及探索性数据分析](https://blog.csdn.net/qq_38694228/article/details/108073037)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

result_df = pd.DataFrame(prob_dict)

这行代码使用一个Python字典(prob_dict)来创建一个Pandas DataFrame对象(result_df)。在DataFrame中，字典的每个键(key)将成为DataFrame的列名(column name)，每个值(value)将成为该列的值。如果字典中的值列表长度不同，则会引发ValueError异常。

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代码如下，步骤流程在代码注释中可见： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd ...df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row1', 'row2'], columns=['c1', 'c2', 'c3']) #打印数据 pri
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pd.DataFrame统计各列数值多少的实例

今天小编就为大家分享一篇pd.DataFrame统计各列数值多少的实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

result=pd.DataFrame(result)

其中，result可以是一个字典或列表，每个元素表示DataFrame中的一行数据。如果result是一个字典，那么字典的键将成为DataFrame的列名；如果result是一个列表，那么每个元素应该是一个列表或元组，表示DataFrame的一...

result = pd.DataFrame(result)

这行代码是将变量 result 转换为一个 Pandas DataFrame 对象。这个 DataFrame 对象可以被用来进行数据分析和处理。在这里，假设 result 是一个列表或一个字典，这行代码将其转换为 DataFrame 对象，使得我们可以使用...

scaler = StandardScaler() result_x = scaler.fit_transform(data_x.iloc[:, :]) result_x = pd.DataFrame(result_

这段代码用于对特征数据进行标准化处理，以便提高机器...然后，代码使用pd.DataFrame函数将result_x转化为数据框的形式，并保留原来的行索引和列名。这样处理后，result_x中的每个元素表示经过标准化处理后的特征数据。

批量导入pd到excel的sheet，使用 result_data = pd.DataFrame.from_records(df) result_data.to_excel(writer,sheet_name=sheet,index=False)时，实现每个sheet都有两个pd需要导入

df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) df2 = pd.DataFrame({'A': [7, 8, 9], 'B': [10, 11, 12]}) # 将两个pd合并成一个pd merged_df = pd.concat([df1, df2]) # 导入到excel中的sheet名称 sheet...

result_df = pd.DataFrame() result_df['start_date'] = [self.start_date] result_df['end_date'] = [self.end_date] result_df['H_div_pct'] = div_pct_list result_df['N_div_pct'] = result_df['H_div_pct'] * 1-0.1报错ValueError: Length of values (4) does not match length of index (1)

result_df = pd.DataFrame() result_df['start_date'] = [self.start_date] result_df['end_date'] = [self.end_date] result_df['H_div_pct'] = div_pct_list[:1] # 只取列表的第一个元素 result_df['N_div_pct'] =...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import StratifiedKFold, KFold from sklearn.svm import SVR train = pd.read_csv('train.csv') test = pd.read_csv('test.csv') # 分离数据集 X_train_c = train.drop(['ID', 'CLASS'], axis=1).values y_train_c = train['CLASS'].values X_test_c = test.drop(['ID'], axis=1).values nfold = 5 kf = KFold(n_splits=nfold, shuffle=True, random_state=2020) prediction1 = np.zeros((len(X_test_c),)) i = 0 for train_index, valid_index in kf.split(X_train_c, y_train_c): print("\nFold {}".format(i + 1)) X_train, label_train = X_train_c[train_index], y_train_c[train_index] X_valid, label_valid = X_train_c[valid_index], y_train_c[valid_index] clf = SVR(kernel='rbf', C=1, gamma='scale') clf.fit(X_train, label_train) x1 = clf.predict(X_valid) y1 = clf.predict(X_test_c) prediction1 += y1 / nfold i += 1 result1 = np.round(prediction1) id_ = range(210, 314) df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False)

df = pd.DataFrame({'ID': id_, 'CLASS': result1}) df.to_csv("baseline.csv", index=False) 其中，prediction1 是对测试集的预测结果进行累加的数组，result1 是将累加结果四舍五入后得到的最终预测结果...

补全程序，完成以下功能：创建表示5×5的随机矩阵的DataFrame 对象，行素引和列索引都为1~5，元素取值在1~50，对数据进行归一化和正则化。import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import ____________ # 导入库用于数据正则化 from sklearn.preprocessing import ____________ # 导入库用于数据归一化 # 创建表示5×5的随机矩阵的DataFrame对象frame ar = np._______.randint(1, 51, 25).reshape(5, 5) frame = pd.DataFrame(ar) print(frame) # 转换器实例化 minmax_scaler = MinMaxScaler() # 数据归一化 normalization_result = ______________________ print("数据归一化：\n", normalization_result) # 转换器实例化 standard_scaler = ______________________ # 数据正则化 standard_result = ______________________ print("数据正则化：\n", standard_result)

frame = pd.DataFrame(ar, index=[1,2,3,4,5], columns=[1,2,3,4,5]) print(frame) # 转换器实例化 minmax_scaler = MinMaxScaler() standard_scaler = StandardScaler() # 数据归一化 normalization_result =...

代码改进：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import make_blobs def distEclud(arrA,arrB): #欧氏距离 d = arrA - arrB dist = np.sum(np.power(d,2),axis=1) #差的平方的和 return dist def randCent(dataSet,k): #寻找质心 n = dataSet.shape[1] #列数 data_min = dataSet.min() data_max = dataSet.max() #生成k行n列处于data_min到data_max的质心 data_cent = np.random.uniform(data_min,data_max,(k,n)) return data_cent def kMeans(dataSet,k,distMeans = distEclud, createCent = randCent): x,y = make_blobs(centers=100)#生成k质心的数据 x = pd.DataFrame(x) m,n = dataSet.shape centroids = createCent(dataSet,k) #初始化质心,k即为初始化质心的总个数 clusterAssment = np.zeros((m,3)) #初始化容器 clusterAssment[:,0] = np.inf #第一列设置为无穷大 clusterAssment[:,1:3] = -1 #第二列放本次迭代点的簇编号，第三列存放上次迭代点的簇编号 result_set = pd.concat([pd.DataFrame(dataSet), pd.DataFrame(clusterAssment)],axis = 1,ignore_index = True) #将数据进行拼接，横向拼接，即将该容器放在数据集后面 clusterChanged = True while clusterChanged: clusterChanged = False for i in range(m): dist = distMeans(dataSet.iloc[i,:n].values,centroids) #计算点到质心的距离（即每个值到质心的差的平方和） result_set.iloc[i,n] = dist.min() #放入距离的最小值 result_set.iloc[i,n+1] = np.where(dist == dist.min())[0] #放入距离最小值的质心标号 clusterChanged = not (result_set.iloc[:,-1] == result_set.iloc[:,-2]).all() if clusterChanged: cent_df = result_set.groupby(n+1).mean() #按照当前迭代的数据集的分类，进行计算每一类中各个属性的平均值 centroids = cent_df.iloc[:,:n].values #当前质心 result_set.iloc[:,-1] = result_set.iloc[:,-2] #本次质心放到最后一列里 return centroids, result_set x = np.random.randint(0,100,size=100) y = np.random.randint(0,100,size=100) randintnum=pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)],axis = 1,ignore_index = True) #randintnum_test, randintnum_test = kMeans(randintnum,3) #plt.scatter(randintnum_test.iloc[:,0],randintnum_test.iloc[:,1],c=randintnum_test.iloc[:,-1]) #result_test,cent_test = kMeans(data, 4) cent_test,result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:,0],result_test.iloc[:,1],c=result_test.iloc[:,-1]) plt.scatter(cent_test[:,0],cent_test[:,1],color = 'red',marker = 'x',s=100)

randintnum = pd.concat([pd.DataFrame(x), pd.DataFrame(y)], axis=1, ignore_index=True) cent_test, result_test = kMeans(randintnum, 3) plt.scatter(result_test.iloc[:, 0], result_test.iloc[:, 1], c=...

df = pd.read_sql_query(sql,engine) result_data = pd.DataFrame.from_records(df)中sql语句使用CALL 存储过程如何获取的返回的第三个数据集？

df = pd.DataFrame.from_records(result3) 上述代码中，我们使用cursor.callproc方法调用存储过程，在获取第一个数据集后，使用cursor.nextset()方法移动到下一个数据集，以此类推，直到获取第三个数据集。...

优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

pd.DataFrame(module.output).to_csv(fc_result_path / 'main_structure.csv') pd.DataFrame(module.output_sub).to_csv(fc_result_path / 'sub_structure.csv') 4. Use f-string to simplify string ...

print("使用模型进行预测...") filepath="./best_model2222.h5" model = load_model(filepath) data = pd.read_csv('33333.csv') unknown = data.values.astype(np.float32) predicted = model.predict(unknown, verbose=1) result = pd.DataFrame(predicted.flatten(), columns=['prediction']) result.to_csv('predicted_result.csv', index=False)这段代码想进行修改，将输出的参数以行为单位进行保存，不是保存为一列，该怎么修改代码

result.to_csv('predicted_result.csv', index=False, header=False) 在上述代码中，pd.DataFrame() 的参数 columns 指定了列名，其中 predicted.shape[1] 表示预测结果的列数，即每个样本的预测结果个数...

import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点

df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin...

import numpy as np import pandas as pd from keras.models import Sequential from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Dense, Flatten # 加载数据 data = pd.read_csv('3c_left_1-6.csv') # 将数据转换为三维时序信号 x = data.iloc[:, 0:3].values x = x.reshape(x.shape[0], x.shape[1], 1) # 添加噪声 noise = np.random.normal(0, 1, x.shape) x_noise = x + noise # 构建模型 model = Sequential() model.add(Conv1D(32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(3, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Conv1D(64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Flatten()) model.add(Dense(128, activation='relu')) model.add(Dense(3)) # 编译模型 model.compile(loss='mse', optimizer='adam') # 训练模型 model.fit(x_noise, x, epochs=50, batch_size=32) # 预测结果 x_pred = model.predict(x_noise) # 计算SNR、MSE、PSNR snr = 10 * np.log10(np.sum(x ** 2) / np.sum((x - x_pred) ** 2)) mse = np.mean((x - x_pred) ** 2) psnr = 10 * np.log10((np.max(x) ** 2) / mse) # 保存结果 result = pd.DataFrame({'SNR': [snr], 'MSE': [mse], 'PSNR': [psnr]}) result.to_csv('result.csv', index=False) 报错为File "G:\project2\gaussian.py", line 20, in <module> model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))ValueError: Negative dimension size caused by subtracting 2 from 1 for 'max_pooling1d_1/MaxPool' (op: 'MaxPool') with input shapes: [?,1,1,32].

这个错误是因为在添加第一个池化层后，输出张量的空间维度被缩小到了1，而在添加第二个池化层时，池化窗口大小为2，会导致输出张量的空间维度变成负数。...result.to_csv('result.csv', index=False)

def get_feat_importance(dtest,model): # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['prob']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) train_data=xgb.DMatrix(offline_train,label=get_label) params={'max_width':3} bst=xgb.train(params,train_data,num_boost_round=1) for importance_type in('weight','gain','cover','total_gain','total_cover'): print('%s: ' % importance_type,bst.get_score(importance_type=importance_type)) return result def get_result(model,test):#线上测试集 dtest = xgb.DMatrix(test.drop(['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received'], axis=1)) # 预测 predict = model.predict(dtest) # 处理结果 predict = pd.DataFrame(predict, columns=['pred']) result = pd.concat([test[['User_id', 'Coupon_id', 'Date_received']], predict], axis=1) result.to_csv('result/result.csv', index=False, header=None) print("results are saved.")改写代码，不改变功能

def get_feat_importance(dtest,model): # 预测 predict = model.predict(dtest) ... result.to_csv('result/result.csv', index=False, header=None) print("results are saved.") return result

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