taxi_zones_5000['LocationID']是什么
时间: 2024-04-09 11:30:50 浏览: 10
`taxi_zones_5000['LocationID']` 是对 `taxi_zones_5000` DataFrame 中的 'LocationID' 列进行提取操作。
具体来说,这段代码执行了以下步骤:
1. `taxi_zones_5000['LocationID']` 选取 `taxi_zones_5000` DataFrame 中的 'LocationID' 列。
2. 结果是一个 Series 对象,包含了 'LocationID' 列的所有值。
所以,`taxi_zones_5000['LocationID']` 返回的是一个包含了 `taxi_zones_5000` DataFrame 中 'LocationID' 列所有值的 Series 对象。可以通过 `.tolist()` 方法将其转换为 Python 列表。
相关问题
taxi_zones[taxi_zones.LocationID.isin(Top_10)]是什么
`taxi_zones[taxi_zones.LocationID.isin(Top_10)]` 是对 `taxi_zones` DataFrame 进行筛选操作,筛选出符合条件的行。
具体来说,这段代码执行了以下步骤:
1. `taxi_zones.LocationID` 选取 `taxi_zones` DataFrame 中的 'LocationID' 列。
2. `.isin(Top_10)` 使用 `isin()` 方法判断 'LocationID' 列的值是否包含在 `Top_10` 列表中。`isin()` 方法用于判断 Series 对象中的元素是否包含在指定的列表中,返回一个布尔类型的 Series 对象。
3. `taxi_zones[...]` 使用布尔索引,根据判断结果筛选出符合条件的行。
最终,执行 `taxi_zones[taxi_zones.LocationID.isin(Top_10)]` 将返回一个新的 DataFrame,其中只包含 'LocationID' 列的值在 `Top_10` 列表中的行数据。换句话说,它会保留 `taxi_zones` DataFrame 中 'LocationID' 列值在 `Top_10` 列表中出现的行。
taxi_zones = taxi_zones.merge(table_pd, left_on='LocationID', right_on='PULocationID', how='left')是什么
`taxi_zones = taxi_zones.merge(table_pd, left_on='LocationID', right_on='PULocationID', how='left')` 是使用 Pandas 库中 DataFrame 对象的 `merge()` 方法来合并两个数据框的操作。
具体来说,`merge()` 方法用于将两个数据框按照指定的列进行合并。它接受多个参数来指定合并的方式和条件。
- `table_pd` 是待合并的另一个数据框。
- `left_on='LocationID'` 表示将左侧数据框 `taxi_zones` 中的 "LocationID" 列作为合并的键。
- `right_on='PULocationID'` 表示将右侧数据框 `table_pd` 中的 "PULocationID" 列作为合并的键。
- `how='left'` 表示使用左连接方式进行合并。左连接会保留左侧数据框中的所有行,并将右侧数据框中匹配到的行合并到左侧数据框中。如果某些行在右侧数据框中没有匹配到,则在合并结果中相应的位置填充缺失值。
通过执行 `taxi_zones = taxi_zones.merge(table_pd, left_on='LocationID', right_on='PULocationID', how='left')`,我们将会根据指定的键将两个数据框进行左连接合并,并将结果保存在新的数据框 `taxi_zones` 中。
需要注意的是,在执行这段代码之前,我们需要先导入 Pandas 库并将其命名为 `pd`。另外,`taxi_zones` 和 `table_pd` 分别是两个待合并的数据框。