df.iloc = None
时间: 2023-01-11 15:55:36 浏览: 61
df.iloc 是一个用于获取 pandas 数据框中特定行列的属性。其中,df 是你的数据框的名字,.iloc 后面跟着的是要获取的行列的索引。如果你将 df.iloc 设置为 None,则会出现类型错误,因为 None 是一个特殊的 Python 值,表示缺少值或空值。
相关问题
修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False) tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) k = 4 distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k) values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values mean_values = values.mean(axis=1) df1.iloc[:, 2] = mean_values df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
你的修改看起来是正确的,但是我建议你在读取文件时使用参数 na_values='?' 来将 '?' 转换为 NaN 值,以便更好地处理缺失值。下面是修改后的程序:
```python
import pandas as pd
from scipy.spatial import KDTree
df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None, error_bad_lines=False, na_values='?')
tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
k = 4
distances, indices = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=k)
values = df2.iloc[indices[:, 1:], 2].values
mean_values = values.mean(axis=1)
df1.iloc[:, 2] = mean_values
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
```
这样做可以帮助你更好地处理缺失值,避免程序出现异常。
修改程序df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None) df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None) # 构建KDTree tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values) # 搜索最近邻 dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1) # 将搜索到的第三列的值替换1.txt文件中的第三列的值 df1.iloc[:, 2] = df2.iloc[ind, 2].values # 将新的数据写入4.txt文件中 df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None),将搜索到的所有满足条件的第三列的值求平均值再替换
好的,你需要对代码进行如下修改:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.neighbors import KDTree
# 读取数据
df1 = pd.read_csv('image_3_2.txt', sep='\t', header=None)
df2 = pd.read_csv('image_6.txt', sep='\t', header=None)
# 构建KDTree
tree = KDTree(df2.iloc[:, :2].values)
# 搜索最近邻
dist, ind = tree.query(df1.iloc[:, :2].values, k=1)
# 计算所有搜索到的第三列的平均值
mean_value = np.mean(df2.iloc[ind, 2].values)
# 将搜索到的所有满足条件的第三列的值替换为平均值
df1.iloc[ind, 2] = mean_value
# 将新的数据写入4.txt文件中
df1.to_csv('4.txt', sep='\t', header=None, index=None)
```
在这个版本的代码中,我们首先计算了搜索到的所有第三列的平均值,然后使用`iloc`方法将所有满足条件的第三列的值替换为平均值。
希望这能解决你的问题。