data = data._append(new_data,ignore_index=True)

时间: 2024-04-26 13:20:20 浏览: 4
这是一个 Pandas 库中的 DataFrame 对象的方法，用于将新的数据行添加到现有的数据中。其中，参数 `new_data` 是要添加的新数据，参数 `ignore_index` 是一个布尔值，用于指定是否忽略现有索引并为新数据创建一个新的整数索引。如果设置为 True，则会为新数据创建新索引；如果设置为 False，则新数据将保留其原始索引。该方法会返回一个新的 DataFrame 对象，其中包含旧数据和新数据。
相关问题

wordData = wordData.append(data3.ignore_index=True)

这段代码有语法错误。正确的写法应该是： ``` wordData = wordData.append(data3, ignore_index=True) ``` 这行代码的作用是将`data3`这个数据框添加到`wordData`这个数据框的末尾，并忽略`data3`中原有的索引，重新生成新的索引。`ignore_index=True`的作用就是实现这一功能。

merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)

这是一个Python代码片段，其中使用了Pandas库中的DataFrame对象。这段代码的作用是将一个名为"data"的DataFrame对象添加到另一个名为"merged_data"的DataFrame对象的末尾，并返回一个新的DataFrame对象。参数"ignore_index=True"表示忽略原始数据中的索引值，新的DataFrame对象将重新生成索引。

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通过此部分小程序可实现通过代码往excel表格中记录一些个人重要的内容。只需按照提示输入内容即可，不用再人工找到表格，打开，写入，保存，关闭等。
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blob_append:BLOB_APPEND功能文档

BLOB_APPEND函数的描述 SQL脚本示例：

data_train = pd.read_csv('books_train.csv') data_test = pd.read_csv('books_test.csv') data = data_train.append(data_test,ignore_index=True)

这段代码的作用是将两个 CSV 文件中的数据合并为一个数据集，并忽略原始数据中的索引。...第三行代码将这两个数据集合并为一个名为 "data" 的数据集，并且忽略原始数据中的索引，使得合并后的数据集中的索引是连续的。

import os import pandas as pd from openpyxl import load_workbook from openpyxl.utils.dataframe import dataframe_to_rows # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件，并清理无效字符引用 wb = load_workbook(filename=xlsx_file, read_only=False, data_only=True, keep_vba=False, keep_links=False, keep_protection=False) for sheet_name in wb.sheetnames: ws = wb[sheet_name] for row in ws.rows: for cell in row: cell.value = cell.value if cell.value is None else str(cell.value).strip() df = pd.read_excel(wb) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_new = wb_new.create_sheet('merged_data') # 将 DataFrame 中的数据逐行写入到新的工作簿中 rows = dataframe_to_rows(merged_data[fields_to_write + ['new_column']], index=False) for row in rows: ws_new.append(row) # 保存合并后的数据到新的 xlsx 文件中 wb_new.save(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx")使用此代码会出现ValueError: Invalid file path or buffer object type: <class 'openpyxl.workbook.workbook.Workbook'>的报错，请优化下

merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 创建一个新的工作簿 wb_new = load_workbook(write_only=True) ws_...

import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import SVDRecommender triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) K=50 urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] recommender = SVDRecommender(K) U, S, Vt = recommender.fit(urm) Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = recommender.recommend(uTest, urm, 10) Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)这段代码报错了，为什么？给出修改后的 代码

recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['song'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"path/to/folder" # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data.to_excel(r"path/to/merged_file.xlsx", index=False)改造下代码，是指定的字段进行写入

merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 指定要写入的字段和值 new_column = ['new_value'] * len(merged_data) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = new_...

优化代码 def cluster_format(self, start_time, end_time, save_on=True, data_clean=False, data_name=None): """ local format function is to format data from beihang. :param start_time: :param end_time: :return: """ # 户用簇级数据清洗 if data_clean: unused_index_col = [i for i in self.df.columns if 'Unnamed' in i] self.df.drop(columns=unused_index_col, inplace=True) self.df.drop_duplicates(inplace=True, ignore_index=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) dupli_header_lines = np.where(self.df['sendtime'] == 'sendtime')[0] self.df.drop(index=dupli_header_lines, inplace=True) self.df = self.df.apply(pd.to_numeric, errors='ignore') self.df['sendtime'] = pd.to_datetime(self.df['sendtime']) self.df.sort_values(by='sendtime', inplace=True, ignore_index=True) self.df.to_csv(data_name, index=False) # 调用基本格式化处理 self.df = super().format(start_time, end_time) module_number_register = np.unique(self.df['bat_module_num']) # if registered m_num is 0 and not changed, there is no module data if not np.any(module_number_register): logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() if 'bat_module_voltage_00' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_00' elif 'bat_module_voltage_01' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_01' elif 'bat_module_voltage_02' in self.df.columns: volt_ref = 'bat_module_voltage_02' else: logger.logger.warning("No module data!") sys.exit() self.df.dropna(axis=0, subset=[volt_ref], inplace=True) self.df.reset_index(drop=True, inplace=True) self.headers = list(self.df.columns) # time duration of a cluster self.length = len(self.df) if self.length == 0: logger.logger.warning("After cluster data clean, no effective data!") raise ValueError("No effective data after cluster data clean.") self.cluster_stats(save_on) for m in range(self.mod_num): print(self.clusterid, self.mod_num) self.module_list.append(np.unique(self.df[f'bat_module_sn_{str(m).zfill(2)}'].dropna())[0])

2. Instead of dropping duplicates and resetting the index separately, you can use the drop_duplicates() function with the ignore_index parameter set to True to achieve both in one step: ...

将上述代码放入了Recommenders.py文件中，作为一个自定义工具包。将下列代码中调用scipy包中svd的部分。转为使用Recommenders.py工具包中封装的svd方法。给出修改后的完整代码。import pandas as pd import math as mt import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from Recommenders import * from scipy.sparse.linalg import svds from scipy.sparse import coo_matrix from scipy.sparse import csc_matrix # Load and preprocess data triplet_dataset_sub_song_merged = triplet_dataset_sub_song_mergedpd # load dataset triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df = triplet_dataset_sub_song_merged[['user','listen_count']].groupby('user').sum().reset_index() triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df.rename(columns={'listen_count':'total_listen_count'},inplace=True) triplet_dataset_sub_song_merged = pd.merge(triplet_dataset_sub_song_merged,triplet_dataset_sub_song_merged_sum_df) triplet_dataset_sub_song_merged['fractional_play_count'] = triplet_dataset_sub_song_merged['listen_count']/triplet_dataset_sub_song_merged['total_listen_count'] # Convert data to sparse matrix format small_set = triplet_dataset_sub_song_merged user_codes = small_set.user.drop_duplicates().reset_index() song_codes = small_set.song.drop_duplicates().reset_index() user_codes.rename(columns={'index':'user_index'}, inplace=True) song_codes.rename(columns={'index':'song_index'}, inplace=True) song_codes['so_index_value'] = list(song_codes.index) user_codes['us_index_value'] = list(user_codes.index) small_set = pd.merge(small_set,song_codes,how='left') small_set = pd.merge(small_set,user_codes,how='left') mat_candidate = small_set[['us_index_value','so_index_value','fractional_play_count']] data_array = mat_candidate.fractional_play_count.values row_array = mat_candidate.us_index_value.values col_array = mat_candidate.so_index_value.values data_sparse = coo_matrix((data_array, (row_array, col_array)),dtype=float) # Compute SVD def compute_svd(urm, K): U, s, Vt = svds(urm, K) dim = (len(s), len(s)) S = np.zeros(dim, dtype=np.float32) for i in range(0, len(s)): S[i,i] = mt.sqrt(s[i]) U = csc_matrix(U, dtype=np.float32) S = csc_matrix(S, dtype=np.float32) Vt = csc_matrix(Vt, dtype=np.float32) return U, S, Vt def compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, test): rightTerm = S*Vt max_recommendation = 10 estimatedRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID, MAX_PID), dtype=np.float16) recomendRatings = np.zeros(shape=(MAX_UID,max_recommendation ), dtype=np.float16) for userTest in uTest: prod = U[userTest, :]*rightTerm estimatedRatings[userTest, :] = prod.todense() recomendRatings[userTest, :] = (-estimatedRatings[userTest, :]).argsort()[:max_recommendation] return recomendRatings K=50 # number of factors urm = data_sparse MAX_PID = urm.shape[1] MAX_UID = urm.shape[0] U, S, Vt = compute_svd(urm, K) # Compute recommendations for test users # Compute recommendations for test users uTest = [1,6,7,8,23] uTest_recommended_items = compute_estimated_matrix(urm, U, S, Vt, uTest, K, True) # Output recommended songs in a dataframe recommendations = pd.DataFrame(columns=['user','song', 'score','rank']) for user in uTest: rank = 1 for song_index in uTest_recommended_items[user, 0:10]: song = small_set.loc[small_set['so_index_value'] == song_index].iloc[0] # Get song details recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

recommendations = recommendations.append({'user': user, 'song': song['title'], 'score': song['fractional_play_count'], 'rank': rank}, ignore_index=True) rank += 1 display(recommendations)

def zipjie(): import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"E:\aaaa\aaaa" fields_to_write = ['aaaa', 'aaaa'] # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件，将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data[fields_to_write + ['new_column']].to_excel(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", index=False)优化下这个代码，如果数据是无效字符或者非法字符要替换成其他任意字符进行写入

merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) merged_data['new_column'] = 'new_value' # 写入替换后的数据 with pd.ExcelWriter(r"E:\aaaa\aaaa\merged_file.xlsx", engine='xlsxwriter', ...

import pandas as pd data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")] new_df.to_excel(str(department) + "旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False)

data.to_excel("全量文件.xlsx", index=False) # 按照省份生成文件 for name, group in grouped: province, status = name group.to_excel(f"{province}{status}旧机具明细.xlsx", sheet_name=f"{province}{...

for j in range(1,8): df_data = [] for i in range(0,14): today = date.today() day = today - timedelta(days= i) data_1 = data_price[(pd.to_datetime(data_price['日期']) >= str(day)) & (pd.to_datetime(data_price['日期']) <= str(day))] price_data = pd.DataFrame() price_data['date'] = pd.to_datetime([day]) price_data['real'] = round(data_1['日前价格'].mean(),2) file_path = os.path.join(f'{folders3}/D{j}', f"{day}.xlsx") if not os.path.exists(file_path): continue price_data['pred'] = round(np.mean(pd.read_excel(file_path)),2) file_path2 = os.path.join(f'{folders3}/model2/D{j}', f"{day}.xlsx") if not os.path.exists(file_path2): continue price_data['pred2'] = round(np.mean(pd.read_excel(file_path2)['yhat']),2) price_data['advice'] = price_data['pred'].values*0.6 +price_data['pred2'].values*0.4 df_data.append(price_data) matrix1 = pd.concat(df_data,ignore_index=True)

matrix1 = pd.concat(df_data,ignore_index=True) 可能是因为在循环中，有些条件下 df_data 列表为空，所以在最后一次循环结束后，df_data 仍然为空。这就导致了在对空列表进行连接操作时出现了"No objects...

t_test_results = [] for i, column in enumerate(data1_norm.columns[:-1]): t, p = stats.ttest_ind(data1_norm[column][data1_norm.group == 1], data1_norm[column][data1_norm.group == 2]) t_test_results.append((column, t, p)) t_test_results = pd.DataFrame(t_test_results, columns=['variable', 't_value', 'p_value']) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value < 0.05]这个是代码，AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'append'. Did you mean: '_append'?这个是错误显示怎么改正

t_test_results = pd.concat(t_test_results, ignore_index=True) significant_results = t_test_results[t_test_results.p_value ] 这样就可以将每次循环得到的结果按行添加到一个列表中，最后使用concat方法...

优化代码 def fault_classification_wrapper(vin, main_path, data_path, log_path, done_path): start_time = time.time() isc_path = os.path.join(done_path, vin, 'isc_cal_result', f'{vin}_report.xlsx') if not os.path.exists(isc_path): print('No isc detection input!') else: isc_input = isc_produce_alarm(isc_path, vin) ica_path = os.path.join(done_path, vin, 'ica_cal_result', f'ica_detection_alarm_{vin}.csv') if not os.path.exists(ica_path): print('No ica detection input!') else: ica_input = ica_produce_alarm(ica_path) soh_path = os.path.join(done_path, vin, 'SOH_cal_result', f'{vin}_sohAno.csv') if not os.path.exists(soh_path): print('No soh detection input!') else: soh_input = soh_produce_alarm(soh_path, vin) alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]) alarm_df.reset_index(drop=True, inplace=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(lambda _: str(_)) print(vin) module = AutoAnalysisMain(alarm_df, main_path, data_path, done_path) module.analysis_process() flags = os.O_WRONLY | os.O_CREAT modes = stat.S_IWUSR | stat.S_IRUSR with os.fdopen(os.open(os.path.join(log_path, 'log.txt'), flags, modes), 'w') as txt_file: for k, v in module.output.items(): txt_file.write(k + ':' + str(v)) txt_file.write('\n') for x, y in module.output_sub.items(): txt_file.write(x + ':' + str(y)) txt_file.write('\n\n') fc_result_path = os.path.join(done_path, vin, 'fc_result') if not os.path.exists(fc_result_path): os.makedirs(fc_result_path) pd.DataFrame(module.output).to_csv( os.path.join(fc_result_path, 'main_structure.csv')) df2 = pd.DataFrame() for subs in module.output_sub.keys(): sub_s = pd.Series(module.output_sub[subs]) df2 = df2.append(sub_s, ignore_index=True) df2.to_csv(os.path.join(fc_result_path, 'sub_structure.csv')) end_time = time.time() print("time cost of fault classification:", float(end_time - start_time) * 1000.0, "ms") return

alarm_df = pd.concat([isc_input, ica_input, soh_input]).reset_index(drop=True) alarm_df['alarm_cell'] = alarm_df['alarm_cell'].apply(str) 2. Use context manager to simplify file operation: ...

import pandas as pd import os import chardet path1 = 'D:/jupyter_load/guobu/data_list/' csv_files = [file for file in os.listdir(path1) if file.endswith('.csv')] #获取文件夹中的所有以.csv为后缀的文件 #创建一个空的DataFrame用于存储合并后的数据 merge_data = pd.DataFrame() #for循环遍历每一个csv文件并进行合并 for file in csv_files: file_path = os.path.join(path1,file) #构建文件路径，path后面会加上xxx.csv文件 with open('file_path', 'rb') as f: result = chardet.detect(f.read()) encoding = result['encoding'] df = pd.read_csv(path,encoding='encoding') merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) print(merge_data) 为什么会报错，哪里错了？

merge_data = merge_data.append(df, ignore_index=True) print(merge_data) 请注意，我进行了上述修正，但仍然建议你仔细检查代码，确保路径和文件名的正确性，以及确保文件夹中的所有文件都是有效的 CSV ...

修改代码错误：import openpyxl # 指定要拼接的表格文件名列表 filenames = [ '附件一：2022年12月末存量公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件三：2022年12月末存量机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx', '附件二：2023年3月末新拓公司客户管户认领情况表__海沧-1.xlsx', '附件四：2023年3月末新拓机构客户管户认领情况表__海沧支行-1.xlsx' ] # 使用 openpyxl 库的 load_workbook() 函数读取每个表格的数据，并将标题行单独读取出来 dataframes = [] headers = [] for filename in filenames: wb = openpyxl.load_workbook(filename=filename, read_only=True, data_only=True) ws = wb.worksheets[0] df = [] for row in ws.iter_rows(values_only=True): df.append(row) df = pd.DataFrame(df[1:], columns=df[0]) header = pd.DataFrame(df.iloc[:1]) headers.append(header) dataframes.append(df.iloc[1:]) # 使用 Pandas 库的 concat() 函数将数据框拼接在一起 result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = header.fillna(method='ffill') # 将标题行作为新数据框的列名 result.columns = header.iloc[0] # 将拼接后的结果保存到新的 Excel 文件中 result.to_excel('output.xlsx', index=False)

result = pd.concat(dataframes, axis=0, ignore_index=True) # 将标题行合并为一个数据框，并使用 fillna() 函数将空值填充为前一个非空值 header = pd.concat(headers, axis=1, ignore_index=True) header = ...
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