mylist=df.values.tolist()什么意思
时间: 2023-11-26 12:03:11 浏览: 35
这行代码将一个 Pandas DataFrame 对象 df 转换为 Python 列表对象 mylist。其中,df.values 返回 DataFrame 中的值(不包括索引和列名),将其转换为一个二维数组,再调用 tolist() 方法将其转换为 Python 列表对象。换句话说,mylist 包含了 DataFrame 中所有行的数据。
相关问题
import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as mp df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(1,)) mylist1=df.values.tolist() room=[] for i in mylist1: room.append(i[0]) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) mylist1=df.values.tolist() tomp=[] for i in mylist1: tomp.append(i[0]) room_tomp=zip(room,tomp) avge=[] ls=[] for i in range(1,185): ls.clear() for k,v in room_tomp: if k==i: ls.append(v) s=sum(ls) avg=s/2928 avge.append(avg) print(avge)修改这个代码让avge输出都为正常值
可以在每次遍历时重新生成room_tomp,避免其被清空的问题。修改后的代码如下:
```
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as mp
df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(1,))
mylist1=df.values.tolist()
room=[]
for i in mylist1:
room.append(i[0])
df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,))
mylist1=df.values.tolist()
tomp=[]
for i in mylist1:
tomp.append(i[0])
avge=[]
for i in range(1,185):
ls=[]
room_tomp=zip(room,tomp)
for k,v in room_tomp:
if k==i:
ls.append(v)
s=sum(ls)
avg=s/2928
avge.append(avg)
print(avge)
```
这样就可以得到每个房间的平均温度了。
import numpy as np import pylab as pl import pandas as pd import numpy as np from scipy.optimize import leastsq X2=[] X3=[] X4=[] X5=[] X6=[] X7=[] X1=[i for i in range(1,24) for j in range(128)] df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(3,)) X2=df.values.tolist() x2=[] for i in X2: if X2.index(i)>2927: #两个单元楼的分隔数 x2.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(4,)) X3=df.values.tolist() x3=[] for i in X3: if X3.index(i)>2927: x3.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(5,)) X4=df.values.tolist() x4=[] for i in X4: if X4.index(i)>2927: x4.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(6,)) X5=df.values.tolist() x5=[] for i in X5: if X5.index(i)>2927: x5.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(7,)) X6=df.values.tolist() x6=[] for i in X6: if X6.index(i)>2927: x6.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/777.xlsx',header=0,usecols=(8,)) X7=df.values.tolist() x7=[] for i in X7: if X7.index(i)>2927: x7.append(i) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(1,)) mylist1=df.values.tolist() room=[] for i in mylist1: room.append(i[0]) df=pd.read_excel('C:/Users/86147/OneDrive/文档/66666.xlsx',header=0,usecols=(2,)) mylist1=df.values.tolist() tomp=[] for i in mylist1: tomp.append(i[0]) Y=[] for i in range(1,185): room_tomp=zip(room,tomp) ls=[] for k,v in room_tomp: if k<=92: ls.append(v) for w in range(32): Y.append(ls[w])#通过循环y对应列表共有2944个数据 q=X1[:2922] w=X2[:2922] e=X3[:2922] r=X4[:2922] t=X5[:2922] p=X6[:2922] u=X7[:2922] x=np.column_stack((q,w,e,r,t,p,u)).T y=np.array(Y[:2922]).T # 定义待拟合的函数 def func(params, x, y): a1, a2, a3, a4, a5, a6, a7, b = paramsreturn a1 * x[:,0] + a2 * x[:,1] + a3 * x[:,2] + a4 * x[:,3] + a5 * x[:,4] + a6 * x[:,5] + a7 * x[:,6] + b - y # 求解参数 params0 = np.ones(8) # 初始参数 params, flag = leastsq(func, params0, args=(x, y)) # 求解参数 # 输出结果 print(f"a1: {params[0]}, a2: {params[1]}, a3: {params[2]}, a4: {params[3]}, a5: {params[4]}, a6: {params[5]}, a7: {params[6]}, b: {params[7]}")修改这个代码要求其可以准确的求出参数
这段代码使用最小二乘法拟合了一个多元线性回归模型,其中每个自变量的系数需要通过拟合得到。为了准确地求出参数,你可以尝试以下几点:
1. 确认数据的准确性:检查读入的 Excel 文件是否正确,是否包含缺失值或异常值。
2. 调整模型:可以尝试增加或减少自变量的数量,或者对模型进行其他的调整。
3. 调整初始参数:可以尝试使用不同的初始参数,以便更好地搜索最优解。
4. 调整参数的约束条件:可以尝试添加参数的约束条件,如限制系数的范围或设置参数之间的关系等,以便更好地控制拟合结果。
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