解释这行代码X=df_ads.drop(['浏览量'],axis=1)
时间: 2024-01-30 07:03:44 浏览: 20
&DMA_InitStruct);
/* Enable DMA1 stream0 */
DMA_Cmd(DMA1_Stream0, ENABLE);
/* Enable ADC1 DMA */
ADC_DMACmd(ADC1, ENABLE);
```
读取ADC值并转换为LED亮度等级:
```
/* Read ADC这行代码是在一个 pandas 的 DataFrame 对象 `df_ads` 中删除了一列名为“浏览量”的数据列 value and convert to LED brightness level */
uint16_t adc_value = 0;
uint8_t brightness_level = 0;
adc_value =,并将删除后的结果赋值给了变量 `X`。
具体来说,pandas 中的 `drop` 函数 DMA_GetCurrentMemoryTarget(DMA1_Stream0);
brightness_level = adc_value / 1242;
if(brightness_level > 4)
可以用来删除 DataFrame 或 Series 中的特定行或列,`axis` 参数用于指定删除行还是列,{
brightness_level = 4;
}
```
这就是使用固件库代码实现通过串口控制LED亮度其中 `axis=0` 表示删除行,`axis=1` 表示删除列。在本行代码中,`axis、按键检测和ADC调节电阻控制LED亮度等级的代码。希望能够帮助到你。
相关问题
df_record=df1_1 df_record.drop(df_record.index, axis=0) print(df_record)
这段代码的作用是将名为 "df1_1" 的 Pandas DataFrame 中的所有行删除,并将结果赋值给名为 "df_record" 的新 DataFrame。
但是,代码中的第二行可能有误,应该将 "df_record" 修改为 "df1_1",并且需要指定删除的轴为 0(即删除行),如下所示:
```
df_record = df1_1.drop(df1_1.index, axis=0)
print(df_record)
```
这样就可以将 "df1_1" 中的所有行删除,并将结果输出。
在正确的前提下,用其他形式表达这段代码:import pandas as pd import numpy as np from sklearn.preprocessing import Imputer from sklearn.model_selection import train_test_split df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1) df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1) df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all') columns = df_table_all.columns imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0) df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values)) df_table_all.columns = columns df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
使用Python代码块的格式:
```
import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import Imputer
from sklearn.model_selection import train_test_split
df_table_all = pd.read_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\train_all.csv", index_col=0)
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_x'], axis=1)
df_table_all = df_table_all.drop(['LOAN_DATE_y'], axis=1)
df_table_all = df_table_all.dropna(axis=1,how='all')
columns = df_table_all.columns
imr = Imputer(missing_values='NaN', strategy='mean', axis=0)
df_table_all = pd.DataFrame(imr.fit_transform(df_table_all.values))
df_table_all.columns = columns
df_table_all.to_csv("D:\python_pytharm\datasets\chapter3_data_handled\trainafter.csv")
```
这段代码导入了必要的库,读取了一个csv文件并对其进行了预处理,最后将处理后的结果保存到了另一个csv文件中。