finalDf = pd.concat([principalDf, data[['var1', 'var2', 'var3']]], axis = 1)
时间: 2023-10-27 09:06:22 浏览: 23
这段代码的作用是将数据集中的主成分分析结果与原始数据集中的三个变量 var1、var2、var3 合并成一个新的数据集 finalDf。其中 principalDf 是主成分分析得到的数据集,data 是原始数据集。使用 pd.concat() 函数将两个数据集按列方向合并,即将 principalDf 和 data[['var1', 'var2', 'var3']] 按列方向拼接起来,生成新的数据集 finalDf。最终的数据集包含主成分分析得到的结果和原始数据集中的三个变量。
相关问题
import pandas as pd from netCDF4 import Dataset from osgeo import gdal #获取nc文件的内部信息 nc =Dataset('D:/Datasets/gdp_v200.nc') # 获取nc中所有的变量 vars=list(nc.variables.keys()) print(vars) df = pd.DataFrame() print('========') count = 0 for var in vars[:58]: #读取每个变量的值 var_data = nc.variables[var][:].data print(type(var_data)) temp = pd.DataFrame(var_data) print(temp) print(count) df = pd.concat((df, temp), axis=1) count += 1 # print(var_data) # print(var_data[0]) # print(var_data[:1]) # variable_value = var_data.ReadAsArray().flatten('c') # # df = pd .DataFrame() # #获取变量值,并按行的方式将多维数组变成一维 # variable_value = vars.ReadAsArray() .flatten('c') # #将变量和值写入到DataFrame中 # df[var] = pd.Series(variable_value) #将DataFrame中的变量值写入到test.csv中 df.to_csv('test.csv', encoding='utf-8', index=False)运行结果显示line 781, in __init__ raise ValueError("DataFrame constructor not properly called!") ValueError: DataFrame constructor not properly called!
这个错误通常是由于传递给DataFrame构造函数的参数不正确导致的。根据你提供的代码和错误信息,问题可能出在以下几个地方:
1. 可能是在读取nc文件时出错。请确保路径`D:/Datasets/gdp_v200.nc`下存在正确的nc文件,并且该文件没有任何问题。
2. 可能是在读取变量数据时出错。你可以尝试打印`var_data`的值以查看是否正确读取到了变量数据。
3. 可能是在将读取到的变量数据转换为DataFrame时出错。请确保`var_data`的数据类型正确,并且没有任何问题。
4. 可能是在将多个DataFrame合并为一个DataFrame时出错。请确保每个DataFrame的列数相同,并且没有任何问题。
请检查以上几个方面,看看是否有错误或者遗漏的地方。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和详细的错误信息,以便我能够更好地帮助你解决问题。
6、每个用户按周求和并差分(一周7天,年度分开),并求取差分结果的基本统计量,统计量同三。 res4 = pd.DataFrame() for col in data_t.columns: # 按周求和 data_weekly = data_t[col].resample('W').sum() # 差分 data_diff = data_weekly.diff(periods=1) # 去除第一个NaN值 data_diff = data_diff[1:] # 求取差分结果的基本统计量 res_temp = pd.DataFrame() res_temp['最大值'] = data_diff.max() res_temp['最小值'] = data_diff.min() res_temp['均值'] = data_diff.mean() res_temp['中位数'] = data_diff.median() res_temp['和'] = data_diff.sum() res_temp['方差'] = data_diff.var() res_temp['偏度'] = data_diff.skew() res_temp['峰度'] = data_diff.kurt() res4 = pd.concat([res4, res_temp.T], axis=1) res4.columns = data_t.columns print("每个用户按周求和并差分的基本统计量") print(res4)修改运行代码
修改后的运行代码如下:
```
import pandas as pd
# 创建示例数据
data_t = pd.DataFrame({'date': pd.date_range('20210101', periods=365),
'user1': [i%50 for i in range(365)],
'user2': [i%30 for i in range(365)]})
data_t = data_t.set_index('date')
# 对数据进行处理并计算基本统计量
res4 = pd.DataFrame()
for col in data_t.columns:
# 按周求和
data_weekly = data_t[col].resample('W').sum()
# 差分
data_diff = data_weekly.diff(periods=1)
# 去除第一个NaN值
data_diff = data_diff[1:]
# 求取差分结果的基本统计量
res_temp = pd.DataFrame()
res_temp['最大值'] = data_diff.max()
res_temp['最小值'] = data_diff.min()
res_temp['均值'] = data_diff.mean()
res_temp['中位数'] = data_diff.median()
res_temp['和'] = data_diff.sum()
res_temp['方差'] = data_diff.var()
res_temp['偏度'] = data_diff.skew()
res_temp['峰度'] = data_diff.kurt()
res4 = pd.concat([res4, res_temp.T], axis=1)
res4.columns = data_t.columns
# 输出结果
print("每个用户按周求和并差分的基本统计量:")
print(res4)
```
这段代码会首先创建一个示例数据(共365天,包含两个用户),然后按照上述要求对数据进行处理并计算基本统计量。注意需要将时间戳列设置为索引,并且确保数据类型正确。最后输出每个用户按周求和并差分的基本统计量。
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