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)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
时间: 2024-02-24 20:58:17 浏览: 41
可以使用 pandas 中的 to_numpy() 方法将 DataFrame 对象转换为 numpy 数组,然后再使用 numpy 数组的 tolist() 方法将其转换为列表,最终得到和第一段代码输出格式相同的数据。修改后的代码如下:
```
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond)
col1 = df['WY']
col2 = df['ZH']
new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str)
new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col})
new_df[['WY', 'ZH']] = new_df['WYZH'].str.split(',', expand=True)
data = new_df[['WY', 'ZH']].to_numpy().tolist()
print(data)
```
相关问题
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
你的第一个代码输出的数据格式是一个列表嵌套多个列表,每个列表代表一个Excel文件中的数据。而第二个代码输出的数据格式是一个列表嵌套多个元组,每个元组代表一个CSV文件中的两列数据。如果你想让第二个代码输出的数据格式和第一个代码相同,可以在最后将列表中的每个元组转换为一个列表,然后再将这些列表组成一个大的列表。修改后的代码如下:
```
import os
import pandas as pd
import numpy as np
datapath = "F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/"
conds = os.listdir(datapath)
data_list = []
for cond in conds:
df = pd.read_csv("F:/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/XH_WY_ZH_ALL/" + cond)
col1 = df['WY']
col2 = df['ZH']
new_col = col1.astype(str) + ',' + col2.astype(str)
new_df = pd.DataFrame({'WYZH': new_col})
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,第二个代码输出的数据格式就和第一个代码相同了。
import os import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN import numpy as np os.chdir('D:\HC216\Desktop\gps') #data09 = pd.read_csv("./gps_20140609.csv",encoding='gbk', delimiter=' , ') #读取数据方法二 data09 = pd.read_csv("./gps_2014060911.csv", sep=' , ' , encoding='gbk') dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2) dbscan.fit(data09) print(dbscan.labels_)
您的代码中有两个问题:
1. 导入语句的格式不正确,应该使用换行符来分隔不同的导入语句。
2. 在调用 `dbscan.fit()` 方法之前,需要对数据进行预处理,将非数值型数据删除或转换成数值型数据。在您的代码中,您直接将原始数据传递给了 `dbscan.fit()` 方法,这会导致 `ValueError: could not convert string to float` 错误。
以下是修改后的代码示例:
``` python
import os
import pandas as pd
from sklearn.cluster import DBSCAN
import numpy as np
os.chdir('D:/HC216/Desktop/gps')
data09 = pd.read_csv("./gps_2014060911.csv", sep=' , ', encoding='gbk')
data09 = data09.iloc[:, :2] # 仅保留经度和纬度两列数据
# 将经度和纬度转换成数值型数据
data09 = data09.apply(pd.to_numeric, errors='coerce')
data09 = data09.dropna() # 删除包含缺失值的行
dbscan = DBSCAN(eps=0.5, min_samples=2)
dbscan.fit(data09)
print(dbscan.labels_)
```
在这个示例中,我使用了 `data09.iloc[:, :2]` 来仅保留经度和纬度两列数据,并使用 `pd.to_numeric()` 方法将这两列数据转换成数值型数据。因为原始数据中可能包含缺失值,所以我使用了 `data09.dropna()` 方法来删除包含缺失值的行。最后,我再将处理后的数据传递给 `dbscan.fit()` 方法进行聚类。
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