node_list = pd.concat([temp['source'],temp['target']],axis=0).sort_values().unique().tolist()是什么意思

这是一种操作，将一个DataFrame中的两列数据合并，去重并排序，最终输出一个数组。其中，temp['source']和temp['target']表示DataFrame中的两列数据。concat是用于合并数据的函数，axis=0表示按行合并，sort_values()是用于排序的函数，unique()是用于去重的函数，tolist()是将数组转化为列表的函数。该操作的目的可能是为了得到一个包含所有节点的列表。

相关问题

for month in tqdm(month_list): # 选取某一年 temp = network[(network['month'] == month)].reset_index(drop=True) # 提取边和节点的列表 edge_list = list(tuple(zip(temp[temp['weight']==1]['source'],temp[temp['weight']==1]['target']))) node_list = pd.concat([temp['source'],temp['target']],axis=0).sort_values().unique().tolist() edge_list = list( map( lambda x:(str(x[0]),str(x[1])),edge_list ) ) node_list = list( map( lambda x:str(x),node_list ) ) # 新建空图 g = ig.Graph() g.add_vertices(node_list) # 添加节点 g.add_edges(edge_list) # 添加边 g.vs['label'] = node_list # 添加节点标签（机构名称） # 执行louvain算法 louvain_result = g.community_multilevel() # 结果汇总 temp_result = pd.DataFrame() temp_result['MasterFundCode'] = node_list temp_result['cluster'] = louvain_result.membership temp_result['month'] = month temp_result = temp_result.sort_values(by='cluster').reset_index(drop=True) cluster = pd.concat([cluster,temp_result],axis=0)怎么看他迭代多少次

这是一个Python代码中的循环语句，用于在month_list中循环遍历每个月。tqdm是一个进度条库，用于显示循环过程中的进度。因此，这段代码的作用是在执行循环过程时，在屏幕上显示一个进度条，并按顺序遍历month_list中的每个月。

df=pd.DataFrame() for file in filelist: temp=pd.read_excel(file,sheet_names= '会议纪要') df=pd.concat(df,temp,axis = 0)

这段代码使用了 pandas 库中的 concat() 函数，将多个 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 合并成一个 DataFrame，并赋值给变量 df。

具体解释如下：

1. 首先创建一个空的 DataFrame，赋值给变量 df。

2. 使用 for 循环遍历文件列表 filelist 中的每个文件名。

3. 对于每个文件，使用 read_excel() 函数读取其中名为“会议纪要”的 sheet，并赋值给变量 temp。

4. 使用 concat() 函数将 temp 和 df 按行合并成一个新的 DataFrame，并重新赋值给变量 df。

5. 最终 df 中包含了所有 Excel 文件中名为“会议纪要”的 sheet 中的数据。