data[~data[f].isna()][f].value_counts().values[0]

这段代码是针对 pandas DataFrame 数据进行的操作，大致意思是找到 DataFrame 中某个列（列名为 f）中非空值的数量，并返回该列中出现次数最多的值的出现次数。具体解释如下：

- `data[f]`：选取 DataFrame 中的某一列，列名为 f。
- `~data[f].isna()`：使用 `isna()` 函数判断该列中是否存在缺失值，`~` 取反运算符表示选取非缺失值，即选取该列中不为空的行。
- `data[~data[f].isna()][f]`：对选取到的非缺失值的行再次选取列 f，即选取列 f 中的所有非缺失值。
- `value_counts()`：对选取到的非缺失值进行计数，返回每个值出现的次数。
- `values[0]`：返回出现次数最多的值的出现次数。

因此，该代码行的功能是找到 DataFrame 中某一列中出现次数最多的非缺失值的出现次数。

相关问题

data[~data[f].isna()].shape[0]

这是一个 Pandas DataFrame 对象的代码，其中 `data` 是 DataFrame 的名称，`f` 是 DataFrame 中的一个列名。

`data[f].isna()` 返回一个布尔型的 Series 对象，表示 DataFrame 中列名为 `f` 的列是否有缺失值（NaN）。在该 Series 对象前加上 `~` 取反符号，则返回的是该列中**非**缺失值的布尔型 Series 对象。

`data[~data[f].isna()]` 返回的是 DataFrame 中 `f` 列中**非**缺失值所在的行组成的 DataFrame。`.shape[0]` 则返回 DataFrame 中该部分数据的行数。因此，这行代码的作用是计算 DataFrame 中列名为 `f` 的列中**非**缺失值的个数，即该列的有效数据个数。

用pandas函数代替下列语句：for i in range(len(data2_0_time3)): if (np.isnan(data2_0_time3.iat[i,0])==True): if 3<=i<=len(data2_0_time3)-4: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=0 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=0 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=0 k=0 for j in range(1,4): if np.isnan(data2_0_time3.iat[i-j,0])==False: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]+data2_0_time3.iat[i-j,0] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]+data2_0_time3.iat[i-j,1] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]+data2_0_time3.iat[i-j,2] k=k+1 if np.isnan(data2_0_time3.iat[i+j,0])==False: data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]+data2_0_time3.iat[i+j,0] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]+data2_0_time3.iat[i+j,1] data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]+data2_0_time3.iat[i+j,2] k=k+1 data2_0_time3.loc[i,'speed_391_24']=data2_0_time3.iat[i,0]/k data2_0_time3.loc[i,'speed_391_23']=data2_0_time3.iat[i,1]/k data2_0_time3.loc[i,'speed_391_22']=data2_0_time3.iat[i,2]/k

data2_0_time3[data2_0_time3.iloc[:, 0].isna()] = data2_0_time3[data2_0_time3.iloc[:,0].isna()].apply(lambda x: \
pd.Series([0 if 3 <= i <= len(data2_0_time3)-4 \
else np.nan if np.isnan(x.iloc[i,0]) \
else (x.iloc[i,0]+x.iloc[i-1,0]+x.iloc[i-2,0])/3 \
for i in range(len(x))]), axis=1)