df = filter_data(IN_FILE) last_n_cols = df.columns[-SET_LAST_N_COLUMNS_AS_INT-2:] df[last_n_cols] = df[last_n_cols].astype(int) df.index += START_FROM_INDEX这段代码作用

时间: 2023-10-27 22:04:40 浏览: 90

Dynamic-reading-array.zip_array_reading_数组 C++

在C++编程中，动态读取数组是一种常见的内存管理技术，尤其在处理不确定大小的数据集时非常有用。本文将深入探讨动态读取数组的概念、实现方法，并以C++为例，介绍如何实现数组大小的自动增长。动态数组不同于静态数组，静态数组在声明时必须指定固定的大小，而动态数组可以在程序运行时根据需要分配或释放内存，这通常通过使用`new`和`delete`操作符来完成。在C++中，动态数组主要分为一维动态数组和多维动态数组，这里我们将重点讨论一维动态数组和动态二维数组的创建与读取。一、动态一维数组 1. 分配内存：使用`new`操作符为数组分配内存，例如： ```cpp int *arr = new int[size]; ``` 2. 读取数组：读取数组元素，可以通过指针访问，如`arr[i]`。 3. 释放内存：在不再需要数组时，使用`delete[]`释放内存，防止内存泄漏： ```cpp delete[] arr; ``` 二、动态二维数组在C++中，动态二维数组可以理解为指向一维数组的指针。以下是如何创建一个动态二维数组的例子： ```cpp int **arr = new int*[rows]; for (int i = 0; i < rows; ++i) { arr[i] = new int[cols]; } ``` 读取和释放二维数组的操作与一维数组类似，只是需要对每一行进行释放： ```cpp for (int i = 0; i < rows; ++i) { delete[] arr[i]; } delete[] arr; ``` 为了实现数组大小的自动增长，我们需要在数组满时进行扩展。这里以动态一维数组为例，介绍一个简单的实现策略： 1. 初始化数组：分配一个初始大小的数组。 2. 检查容量：每次添加新元素时，检查数组是否已满（达到当前容量）。 3. 扩容：如果数组满，分配一个更大的数组（通常是当前容量的两倍），然后将旧数组中的元素复制到新数组，最后释放旧数组。 4. 添加元素：在新数组的末尾添加元素。以下是一个示例代码片段： ```cpp class DynamicArray { private: int* data; int capacity; int size; public: DynamicArray(int initialCapacity = 10) : data(new int[initialCapacity]), capacity(initialCapacity), size(0) {} void push_back(int value) { if (size == capacity) { resize(capacity * 2); } data[size++] = value; } void resize(int newCapacity) { int* newData = new int[newCapacity]; for (int i = 0; i < size; ++i) { newData[i] = data[i]; } delete[] data; data = newData; capacity = newCapacity; } // 其他成员函数... }; ``` 这个`DynamicArray`类提供了一个自动增长的功能，当数组满时，会自动将容量翻倍以适应新的元素。总结，动态读取数组是C++中灵活处理数据的重要手段，它允许我们在运行时根据需要调整数组大小。通过理解动态数组的工作原理和实现方式，我们可以编写出更高效、更适应各种情况的代码。在实际编程中，合理使用动态数组能够提高程序的可扩展性和性能。

这段代码的作用是从文件中读取数据到一个DataFrame中，然后将DataFrame最后N列的数据类型转换为整数类型，并将DataFrame的index从START_FROM_INDEX开始递增。其中，IN_FILE是输入文件的路径，SET_LAST_N_COLUMNS_AS_INT是需要转化为整数类型的DataFrame的最后N列，START_FROM_INDEX是指定DataFrame的起始行索引。

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df = filter_data(IN_FILE) last_n_cols = df.columns[-SET_LAST_N_COLUMNS_AS_INT-2:] df[last_n_cols] = df[last_n_cols].astype(int) df.index += START_FROM_INDEX这段代码作用

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df = filter_data(IN_FILE) last_n_cols = df.columns[-SET_LAST_N_COLUMNS_AS_INT-2:]

new_df = new_df.select(*self.fill_empty_colums(new_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(0)) older_df = older_df.select(*self.fill_empty_colums(old_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(1)) key_column = [F.col(column_name) for column_name in key_columns]

如何修改 ：forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff[forest_cols].iloc[:, idx]

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new_df = new_df.select(self.fill_empty_colums(new_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(0)) older_df = older_df.select(self.fill_empty_colums(old_df_cols, total)).withColumn("row_priority",F.lit(1)) key_column = [F.col(column_name) for column_name in key_columns]

如何修改：forest_cols = list(forestdata.columns) df_cols = list(df.columns) idx = [df_cols.index(col) for col in forest_cols] diff = forestdata.loc[forestdata.index[-1]] - df.iloc[-2] diff = diff[forest_cols].iloc[:, idx]