翻译这段代码： new = df["id"].str.split(".", expand = True)

时间: 2023-07-06 22:28:25 浏览: 157
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Pandas实现一列数据分隔为两列

这段代码是Python代码，主要实现了对DataFrame数据集df中"id"列的字符串进行按照"."进行分割，并将分割后的结果转化成独立的若干列，然后将这些列作为新的DataFrame数据集new的列，即将df["id"]列拆分成多个列。其中，expand=True表示对拆分后的结果进行展开成多个列，如果expand=False，则只返回一个Series对象。
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这段代码是什么布尔运算：df.set_index(['time','id'],drop=False,inplace=True) df=df[~df.index.duplicated()] df.set_index(['time'],drop=False,inplace=True) df['dayofweek'] = df.index.dayofweek df['day'] = df.index.day df['hour'] = df.index.hour new = df["id"].str.split(".", expand = True) df['highway']=new[0] df['direction_code']=new[1] df['direction_dist']=pd.to_numeric(new[2])

7. 将'id'列中的字符串按照"."进行分割，并将分割后的结果作为新的列添加到数据集df中：new = df["id"].str.split(".", expand = True) 8. 添加一个新的列'highway'，其值为'id'列中分割后的第一部分：df['...

df1 = df.drop(['不良现象_1'], axis=1).join(df['不良现象_1'].str.split('；', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('不良现象_new')) df2 = df.drop(['原因分析_1'], axis=1).join(df['原因分析_1'].str.split('；', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('原因分析_new'))，上述代码如何修改后，实现两列对应两个新的DateFrame，且拆分后的两列进行单独的堆叠操作，并且最后两列的拼接放在不同的指定位置?

df1 = df.drop(['不良现象_1'], axis=1).join(df['不良现象_1'].str.split('；', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('不良现象_new')).reset_index(drop=True) df2 = df.drop(['原因分析...

df.drop(['main_investigator_1'], axis=1).join(df['main_investigator_1'].str.split(',', expand=True).stack().reset_index(level=1, drop=True).rename('main_investigator_new')) ，上述代码的含义

这段代码的含义是对一个 DataFrame 对象 df 进行操作，删除其中的 'main_investigator_1' 列，并新增一列 'main_investigator_new'，该列值为原 'main_investigator_1' 列中以逗号分隔的多个值拆分后的单个值。...

df = df.replace('┌|─|┬|├|└|┘|┐|┼|┤|┴', '', regex=True) df = df[0].str.split('│', expand=True, regex=False)

这段代码的作用是将DataFrame中...第二行代码中，df表示取df中的第一列，即刚刚进行了替换操作的列，然后使用str.split方法按照竖线分隔符进行拆分，expand=True表示将拆分后的结果扩展为多列，最后生成新的DataFrame。

df = df.replace('┌|─|┬|├|└|┘|┐|┼|┤|┴', '', regex=True) df = df[0].str.split('│', expand=True, regex=False)

这是一段Python代码，它的作用是将一个...第二行代码使用str.split()函数将每一行按照竖线分隔成多个列，并将结果存储在一个新的DataFrame中。需要注意的是，这段代码中使用了正则表达式来匹配需要替换的字符。

请详细解释一下这段代码，每一句给上相应的详细注解：sub['t'] = 0 submission = [] for f in test: df = pd.read_csv(f) df.set_index('Time', drop=True, inplace=True) df['Id'] = f.split('/')[-1].split('.')[0] # df = df.fillna(0).reset_index(drop=True) df['Time_frac']=(df.index/df.index.max()).values#currently the index of data is actually "Time" df = pd.merge(df, tasks[['Id','t_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) # df = pd.merge(df, subjects[['Id','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df = pd.merge(df, metadata_complex[['Id','Subject']+['Visit','Test','Medication','s_kmeans']], how='left', on='Id').fillna(-1) df_feats = fc.calculate(df, return_df=True, include_final_window=True, approve_sparsity=True, window_idx="begin") df = df.merge(df_feats, how="left", left_index=True, right_index=True) df.fillna(method="ffill", inplace=True) # res = pd.DataFrame(np.round(reg.predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3), columns=pcols) res_vals=[] for i_fold in range(N_FOLDS): res_val=np.round(regs[i_fold].predict(df[cols]).clip(0.0,1.0),3) res_vals.append(np.expand_dims(res_val,axis=2)) res_vals=np.mean(np.concatenate(res_vals,axis=2),axis=2) res = pd.DataFrame(res_vals, columns=pcols) df = pd.concat([df,res], axis=1) df['Id'] = df['Id'].astype(str) + '_' + df.index.astype(str) submission.append(df[scols]) submission = pd.concat(submission) submission = pd.merge(sub[['Id']], submission, how='left', on='Id').fillna(0.0) submission[scols].to_csv('submission.csv', index=False)

这段代码的作用是生成一个提交文件（submission.csv），其中包含了对一组测试数据进行预测的结果。下面是每一句代码的详细注解： sub['t'] = 0 在这一行代码中，创建了一个名为sub的pandas DataFrame对象，...

data = pd.read_excel("D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_excel/" + cond) # os.mkdir(r"D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_png/" + str(condnum)) # # print(data) # # 首先将pandas读取的数据转化为array # data = np.array(data) # # 然后转化为list形式 # data = data.tolist() # # print(data)，datapath = "F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond) # os.mkdir(r"G:/功图/" + cond) # 选择需要提取的两列数据 col1 = df['WY'] col2 = df['ZH'] # 合并两列数据 new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str) # 将合并后的数据保存为新文件 new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col}) # 分列 new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = int(new_df) new_df = pd.DataFrame(new_df) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(new_df) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() print(data) 如何让第二个代码输出的数据和第一代码的输出格式相同

第一段代码的输出是一个二维的list，其中每个子列表代表着一行数据，每行数据是由多个元素组成的，而第二段代码的输出是一个单独的整数，无法与第一段代码输出的格式相同。 如果你想将第二段代码的输出转换为第一段...

data = pd.read_excel("D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_excel/" + cond) # os.mkdir(r"D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_png/" + str(condnum)) # # print(data) # # 首先将pandas读取的数据转化为array # data = np.array(data) # # 然后转化为list形式 # data = data.tolist() # # print(data)，datapath = "F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" conds = os.listdir(datapath) for cond in conds: df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond) # os.mkdir(r"G:/功图/" + cond) # 选择需要提取的两列数据 col1 = df['WY'] col2 = df['ZH'] # 合并两列数据 new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str) # 将合并后的数据保存为新文件 new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col}) # 分列 new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = pd.DataFrame(new_df) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(new_df) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() print(data) 如何让第二个代码输出的数据和第一代码的输出格式相同

new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = pd.DataFrame(new_df) data = np.array(new_df) data = data.tolist() data_list.append(data) print(data_list) 这样修改后，第二个...

df_country = df['音乐类型'].str.split(' ',expand = True) ct1 = df_country.apply(pd.value_counts).fillna('0') ct1 = ct1.astype(np.int64) ct1['count'] = ct1.sum(axis = 1) ct1.sort_values('count', ascending = False, inplace = True) ct1['count'].plot.bar(figsize = (12,5), color = 'royalblue', legend = True, width = 0.6)

这段代码的作用是将数据框(df)中的"音乐类型"列按照空格进行拆分，并统计每种音乐类型的出现次数。首先，通过str.split(' ',expand = True)将"音乐类型"列拆分成多列。然后，使用pd.value_counts函数计算每种...

data = pd.read_excel("D:/PycharmProjects/cluster220422/聚类后数据1000_excel/" + cond) # # print(data) # # 首先将pandas读取的数据转化为array # data = np.array(data) # # 然后转化为list形式 # data = data.tolist() # # print(data)，df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond) # os.mkdir(r"G:/功图/" + cond) # 选择需要提取的两列数据 col1 = df['WY'] col2 = df['ZH'] # 合并两列数据 new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str) # 将合并后的数据保存为新文件 new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col}) # 分列 new_df = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) new_df = pd.DataFrame(new_df) # 首先将pandas读取的数据转化为array data = np.array(new_df) # 然后转化为list形式 data = data.tolist() # print(data)为什么第二段代码相较于第一段代码输出有引号

new_df[['WY', 'ZH']] = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True) data = new_df[['WY', 'ZH']].values.tolist() data = [[s.strip().replace('"', '') for s in row] for row in data] print(data)

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True) df_tmp = df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True) df_tmp.name = '日期' # 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并 df_new = pd....

import pandas as pd import numpy as np # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('stockdata.xlsx',parse_dates=['日期']) df['行业代码'] = pd.to_numeric(df['行业代码'], errors='coerce') # 将日期列转换为日期类型，然后提取年份 df.set_index('日期', inplace=True) df.index = pd.to_datetime(df.index) df['年份'] = df.index.year # 使用均值法将季度数据转换为年度数据 #yearly_df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df[['行业代码','实质控制人性质']] = df['行业代码','实质控制人性质'].str.split(',', expand=True).apply(pd.to_numeric) df = df.groupby(['行业代码','实际控制人性质']).first().reset_index() #arr = np.array(['实际控制人性质']) #first_value = arr[0] # 填充缺失值 df = df.fillna(df.mean()) # 按要求选择需要的列股票代码、年份、实际控制人性质、行业代码、短期负债、长期负债合计、资产负债率 #yearly_df = yearly_df[['股票代码','年份','实际控制人性质','行业代码','短期负债','长期负债','资产负债率']] df = df[['股票代码','年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债合计','资产负债率']] # 若一个企业拥有多个实际控制人及行业代码时，以第一个数值为准 #df = df.groupby('行业代码','实际控制人性质').first().reset_index() # 将年份设置为最后一个季度的年份 #df['年份'] = df.groupby('股票代码')['年份'].transform('max') # 将结果写入 Excel 文件 df.to_excel('a2.xlsx', index=False)

df[['行业代码', '实际控制人性质']] = df['行业代码,实际控制人性质'].str.split(',', expand=True).apply(pd.to_numeric) df.drop(columns=['行业代码,实际控制人性质'], inplace=True) # 对于一个企业拥有多个...

在这个基础上修改代码。没有header，将文本内容以4个空格为分隔符，进行分列. 分列后将第一列设为行索引 df = df[0].str.split(' {4}', expand=True)

好的，您可以尝试以下代码实现您的需求： ...这段代码会将文本文件读取为一个 Pandas DataFrame，以4个空格为分隔符进行分列，并将第一列作为行索引。您只需要将your_file.txt替换为您的文件名即可。

reader[['date', 'time']] = reader[0].str.split(' ', expand = True) TypeError: '_csv.reader' object is not subscriptable

df[['date', 'time']] = df['column_name'].str.split(' ', expand=True) 其中 column_name 是包含日期和时间信息的列的名称。注意，这里使用的是 df['column_name'] 而不是 _csv.reader 对象。

new_columns = df_split['股票变化'].str.split('--', expand=True) 能否将new_columns换为两个列名

当你使用df_split['股票变化'].str.split('--', expand=True)这行代码时，它是在Pandas DataFrame df_split中对'股票变化'列进行字符串分割操作，使用split函数并设置了expand=True，这意味着每次匹配到的...

df_director = df['表演者'].str.split(' / ', expand=True) drt1 = df_director.apply(pd.value_counts).fillna('0') drt1 = drt1.astype(np.int64) drt1['count'] = drt1.sum(axis=1) drt1.sort_values('count', ascending=False, inplace=True) drt1.drop([0,1], axis=1, inplace=True) drt1.index.name = '表演者' display(drt1[:10])

这段代码的作用是将数据框(df)中的"表演者"列按照"/"进行拆分，并统计每个表演者的出现次数。首先，通过str.split(' / ', expand=True)将"表演者"列拆分成多列。然后，使用pd.value_counts函数计算每个表演者...

import pandas as pd # 读取CSV文件 df = pd.read_csv('E:\泛基因组分析\ORF\ORF_HMMER_extrct\ORF_csv\ORF3.csv') # 定义碱基分隔符 separator = 'A' # 分列 split_df = df['Sequence'].str.split(separator, expand=True) # 将分列后的碱基加入到原始DataFrame中 df['A'] = split_df[0] df['T'] = split_df[1] df['C'] = split_df[2] df['G'] = split_df[3] # 保存为新的CSV文件 df.to_csv('E:\泛基因组分析\ORF\ORF_HMMER_extrct\ORF_csv\3.csv', index=False)

这段代码的作用是读取一个CSV文件，然后按照指定的碱基分隔符（这里是'A'）将其中的一个列（'Sequence'）进行分列，分成A、T、C、G四列，并将这四列加入到原始的DataFrame中。最后，将处理后的结果保存为一个新的CSV...

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df[["类型1", "类型2", "类型3"]] = df["电影类型"].str.split("/", expand=True) # 选取想要的列 df_final = df[["电影名", "类型1", "类型2", "类型3"]] # 将行转列 df_final = df_final.melt(id_vars=["电影名...
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