column_names1 = ['NAME','PATHNAME','LONGITUDE','LATITUDE','LINENAME'] stop = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\站点.csv",usecols=column_names1) stop = stop.columns(['PATHNAME']== '上行') stop

这段代码的意思是读取名为“E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\站点.csv”文件中的'NAME','PATHNAME','LONGITUDE','LATITUDE','LINENAME'这5列数据，然后将其中'PATHNAME'列值为'上行'的行筛选出来。但是，代码中的最后一行是错误的，应该使用`stop = stop[stop['PATHNAME'] == '上行']`来进行行筛选，而不是`stop = stop.columns(['PATHNAME']== '上行')`。修改后的代码如下所示：

column_names1 = ['NAME', 'PATHNAME', 'LONGITUDE', 'LATITUDE', 'LINENAME'] 
stop = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\站点.csv", usecols=column_names1) 
stop = stop[stop['PATHNAME'] == '上行']

这样就可以正确地筛选出'PATHNAME'列值为'上行'的行，并保存在`stop`变量中了。

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import math import geopandas as gpd import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import os column_names = ['CARDNO','RECDTIME','STATIONNAME','LONGITUDE','LATITUDE','DATE','LINENAME','STATIONNAME_GETOFF'] data = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\wlmq20190417\\0\\20190417.csv", usecols=column_names) data = data.rename(columns={'LONGITUDE': 'SLONGITUDE','LATITUDE': 'SLATITUDE'}) column_names1 = ['NAME', 'PATHNAME', 'LONGITUDE', 'LATITUDE', 'LINENAME'] stop = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\站点.csv", usecols=column_names1) stop = stop[stop['PATHNAME'] == '上行'] stop = stop.rename(columns={'LONGITUDE': 'ELONGITUDE','LATITUDE': 'ELATITUDE'}) 现在在data中的STATIONNAEM_GETOFF与stop中的NAME对比，然后将stop中的SLONGITUDE、SLATITUDE加到data中

可以使用`pd.merge()`方法将`data`和`stop`两个DataFrame对象进行合并，并根据`STATIONNAME_GETOFF`和`NAME`两列进行匹配。然后，可以将`ELONGITUDE`和`ELATITUDE`两列的值添加到`data`中，以便与`SLONGITUDE`和`SLATITUDE`进行比较。以下是示例代码：

import math 
import geopandas as gpd 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import os 

# 读取数据文件
column_names = ['CARDNO', 'RECDTIME', 'STATIONNAME', 'LONGITUDE', 'LATITUDE', 'DATE', 'LINENAME', 'STATIONNAME_GETOFF'] 
data = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\wlmq20190417\\0\\20190417.csv", usecols=column_names) 
data = data.rename(columns={'LONGITUDE': 'SLONGITUDE', 'LATITUDE': 'SLATITUDE'}) 

# 读取站点文件
column_names1 = ['NAME', 'PATHNAME', 'LONGITUDE', 'LATITUDE', 'LINENAME']  
stop = pd.read_csv("E:\\Jupyter Notebook\\20230526\\站点.csv", usecols=column_names1)  
stop = stop[stop['PATHNAME'] == '上行'] 
stop = stop.rename(columns={'LONGITUDE': 'ELONGITUDE', 'LATITUDE': 'ELATITUDE'}) 

# 合并两个DataFrame对象，并添加经纬度差值列
merged_data = pd.merge(data, stop, left_on='STATIONNAME_GETOFF', right_on='NAME', how='inner') 
merged_data['LONGITUDE_DIFF'] = merged_data['SLONGITUDE'] - merged_data['ELONGITUDE'] 
merged_data['LATITUDE_DIFF'] = merged_data['SLATITUDE'] - merged_data['ELATITUDE'] 

# 输出结果
print(merged_data.head())

在上面的代码中，`pd.merge()`方法用于将`data`和`stop`两个DataFrame对象进行合并，并根据`STATIONNAME_GETOFF`和`NAME`两列进行匹配。这里使用了`left_on`和`right_on`参数来指定匹配的列名，`how`参数指定合并方式为`inner`。然后，使用`SLONGITUDE`和`ELONGITUDE`两列的值计算经度差值，并使用`SLATITUDE`和`ELATITUDE`两列的值计算纬度差值，将结果保存在`LONGITUDE_DIFF`和`LATITUDE_DIFF`两列中。

需要注意的是，合并后的结果保存在`merged_data`变量中，可以根据需要进行进一步的处理和分析。

tree_str = '' def save_data(tree,filename='tree.txt'): with open(filename,'w',encoding='utf-8') as f: f.write(tree) def generate_tree(pathname,n=0): global tree_str if pathname.is_file(): tree_str += ' |' * n + '-' * 4 + pathname.name + '\n' elif pathname.is_dir(): tree_str += ' |' * n + '-' * 4 + \ str(pathname.relative_to(pathname.parent)) + '\\' + '\n' for cp in pathname.iterdir(): generate_tree(cp, n + 1) if __name__ == '__main__': pathname = Path("")#在这里输入目标目录 generate_tree(pathname) print(tree_str)

这段代码是一个用于生成指定目录下文件和文件夹的树形结构，并将结果保存到指定文件中的程序。具体来说，它包括了两个函数：

1. generate_tree(pathname,n=0)：这个函数接受一个Path对象和一个整数n作为参数，用于生成树形结构。当传入的pathname表示一个文件时，它会在tree_str字符串中添加一个以'|'和'-'组成的标记，表示文件在树形结构中的位置。当传入的pathname表示一个文件夹时，它会在tree_str字符串中添加一个以'|'和'-'组成的标记，并且递归调用generate_tree函数，将子文件夹和子文件全部遍历一遍。

2. save_data(tree,filename='tree.txt')：这个函数接受一个字符串tree和一个文件名filename作为参数，将字符串tree保存到指定文件中。

在主函数中，首先指定了目标目录pathname，然后调用generate_tree函数生成树形结构，并将结果保存到tree_str字符串中。最后输出tree_str字符串，可以看到目录下的文件和文件夹结构。