# data = pd.concat([dates_year, dates_ratings, dates_votes], axis=1) df.columns = ['上映年份', '电影评分', '评分人数'] data = data.groupby('上映年份').agg({'上映年份': 'mean', '评分人数': 'sum'}).reset_index() # 绘制散点图 scatter = ( Scatter() .add_xaxis(data['上映年份'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['电影评分'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .add_yaxis("评分人数", data['评分人数'].tolist(), symbol_size=10, label_opts=opts.LabelOpts(is_show=False)) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影年份评分人数散点图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis", axis_pointer_type="cross"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份', type_="category"), yaxis_opts=[ opts.AxisOpts(name='电影评分', type_="value"), opts.AxisOpts(name='评分人数', type_="value", position="right") ], datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True, range_start=0, range_end=20, orient='horizontal')] ) ) scatter.render_notebook() 优化代码

Oracle 11g 重建WMSYS.WM_CONCAT函数

Oracle10g之后有些版本已不包含WMSYS.WM_CONCAT函数，若用到此函数，系统会提示异常：ORA-00904: "WM_CONCAT": invalid identifier 因此需单独重建此函数，方法如下：解压附件，在sqlplus中执行包里的owmctab....

python把大文件txt导进excle.zip_.txt excel_DL4_excel txt_python excle

df = pd.concat(chunks) 在这个例子中，我们首先设置了一个合适的chunksize，然后通过循环逐块读取文件，将每一部分存储在一个列表中。最后，使用pd.concat()将所有数据块合并成一个完整的DataFrame。接...

解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名，储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方！')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R

这段代码中引入了Pandas、NumPy和...其中，pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据，sheet_name参数表示读取的是第一个表格，header参数表示表格的第一行是标题，index_col参数表示表格的第一列是行索引。

data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() 将平均分只显示小数点后面一位

data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() data['rating'] = data['rating'].round(1) 这样就可以将 ...

优化代码 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() data['rating'] = data['rating'].round(1)

data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1).groupby('year').mean().round(1).reset_index().rename(columns={'rating': 'mean_rating'}) 这样就不需要多次对 data 进行操作，而是一次性地使用 ...

if name == 'main': parser = argparse.ArgumentParser() parser.add_argument('--path', type=str, default=r"data/UCI HAR Dataset/UCI HAR Dataset", help='UCI dataset data path') parser.add_argument('--save', type=str, default='data/UCI_Smartphone_Raw.csv', help='save file name') args = parser.parse_args() data_path = args.path # read train subjects train_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/subject_train.txt'), header=None, names=['subject']) # read test subjects test_subjects = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/subject_test.txt'), header=None, names=['subject']) # concat subjects = pd.concat([train_subjects, test_subjects], axis=0) # read train labels train_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'train/y_train.txt'), header=None, names=['label']) # read train labels test_labels = pd.read_csv(os.path.join(data_path, 'test/y_test.txt'), header=None, names=['label']) # labels labels = pd.concat([train_labels, test_labels], axis=0) final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) final_dataframe.to_csv(args.save,index=False) 如何将文中txt文件改成mnist数据集数据，其他不做大修改

final_dataframe = pd.concat([subjects, labels], axis=1) data = [] for name in COLUMNS: final_dataframe = pd.concat([final_dataframe, read_txt(name)], axis=1) 这些修改后的代码将直接将MNIST数据集...

import pandas as pd from pyecharts.render import NotebookRender from pyecharts.charts import Line from pyecharts import options as opts # 读取数据 dates_year = df['上映年份'].str[:4] dates_ratings = df['电影评分'] # 统计每年的平均评分 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(type_="value"), ) ) bar.render_notebook() 优化代码

data = df.groupby(df['上映年份'].str[:4])['电影评分'].mean() # 绘制折线图 data.plot(title='电影评分趋势图', xlabel='年份', ylabel='平均评分') plt.show() 以上代码使用matplotlib库绘制折线图，并...

boston = load_boston() data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) target = pd.Series(boston.target, name='PRICE') df = pd.concat([data, target], axis=1)

这段代码使用了scikit-learn中的load_boston()...接着，使用pd.concat()函数将特征值和目标变量合并到一起，并赋值给df变量，其中axis=1表示按列合并。最终，df变量就是包含所有特征值和目标变量的数据框。

# 统计每年的平均评分 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist()) .add_yaxis("电影评分", data['rating'].tolist()) .set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title="电影评分趋势图"), tooltip_opts=opts.TooltipOpts(trigger="axis"), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='上映年份',type_="category"), yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='电影评分',type_="value"), datazoom_opts=[opts.DataZoomOpts(is_show=True,range_start=0,range_end=20,orient='horizontal')], # 添加区域缩放 ) # 缩放区域空值条所放的位置 ) line.render_notebook() 将其改为年份评分人数散点图

data = pd.concat([dates_year, dates_ratings, dates_votes], axis=1) data.columns = ['year', 'rating', 'votes'] data = data.groupby('year').agg({'rating': 'mean', 'votes': 'sum'}).reset_index() # 绘制...

请将下面代码改为只计算最近10步的标准差： # 时间窗口大小为10 window_size = 1 # 将历史数据按时间顺序分成多个时间窗口，并计算每个时间窗口内的标准差 sd_list = [] for i in range(0, len(forestdata), window_size): window_data = forestdata.iloc[i:i+window_size, :] sd = np.std(window_data, axis=0) sd_list.append(sd) # 将计算得到的标准差值添加到DataFrame中 sd_df = pd.DataFrame(sd_list, columns=forestdata.columns) forestdata = pd.concat([forestdata, sd_df], axis=0, join='outer')

forestdata = pd.concat([forestdata, sd_df], axis=0, join='outer') 此代码会在原有的 DataFrame 上添加一些新行，这些行表示最近10个时间步的标准差。请注意，由于可能存在不足10个时间步的情况，因此我们...

time1.append(ceres_sec) df99=pd.DataFrame(time1,columns=['time']) ceres11=pd.concat([ceres,df99],axis=1) p=pd.concat([bsrn,df999],axis=1) result = [] for x in range(len(time1)): final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))] # ceres_T=ceres.index(time1[x]) final2=final2.reset_index(drop=True) if not final2.empty: dfb=final2['year'].values dfc=final2['month'].values dfd=final2['day'].values dfe=final2['hour'].values dff=final2['min'].values dfi=final2['total_FS'].values for w in range(len(final2)): z=sum(final2['total_FS'])/len(final2) 怎么使得z与ceres的每一行一一对应

ceres11=pd.concat([ceres,df99],axis=1) p=pd.concat([bsrn,df999],axis=1) z_values = [] for x in range(len(time1)): final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))] final2=final2....

dates_year = df['上映年份'].str[:4] dates_ratings = df['电影评分'] print(dates_year.head(60)) 根据趋势用pyechart画出折线图

data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() # 绘制折线图 line = ( Line() .add_xaxis(data['year'].tolist...

data = ts.pro_bar在后面补充未来的空数据

future_data = pd.DataFrame(index=future_dates, columns=data.columns) future_data = future_data.fillna(value='NaN') 这里，data.columns 表示你想在新的 DataFrame 中使用和原始数据相同的列名。...

用pandas编程，df2=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4 ), ndex=[a,'b,c',columns=[A,B,C,"D)) df3=pd.DataFrame(np.arange(13,25).reshape( 3,4), index=[a',c, d',columns=[A,'E,C,F')对df2,df3横向堆叠(inner outer各做堆叠)

可以使用pandas的concat函数来实现横向堆叠，...df_inner = pd.concat([df2, df3], axis=1, join='inner') print(df_inner) # outer横向堆叠 df_outer = pd.concat([df2, df3], axis=1, join='outer') print(df_outer)

You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat 怎么改

merged_df = pd.concat(df_list, axis=1) 其中，df_list 是要合并的 DataFrame 列表，axis=1 表示按列进行合并。你也可以使用 axis=0 表示按行进行合并。请注意，pd.concat 函数默认会将索引重新排序，...

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data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() 将平均分只显示小数点后面一位

优化代码 data = pd.concat([dates_year, dates_ratings], axis=1) data.columns = ['year', 'rating'] data = data.groupby('year').mean().reset_index() data['rating'] = data['rating'].round(1)

boston = load_boston() data = pd.DataFrame(boston.data, columns=boston.feature_names) target = pd.Series(boston.target, name='PRICE') df = pd.concat([data, target], axis=1)

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data = ts.pro_bar在后面补充未来的空数据

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pd.concat函数.pptx

详解pandas数据合并与重塑（pd.concat篇）

pandas数据合并与重塑：pd.concat深入解析

Pandas数据合并与重塑：pd.concat深度解析

You are trying to merge on object and int64 columns. If you wish to proceed you should use pd.concat 怎么改

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