X = df.loc[]
时间: 2023-10-23 20:13:06 浏览: 42
这段代码不完整,它需要一个行索引值来选择数据框 df 中的某一行。例如,如果想要选择索引值为 0 的行,代码应该为:
```python
X = df.loc[0]
```
这将返回一个包含该行数据的序列或数据框,具体取决于 df 的结构。如果想要选择多行,可以在 loc 中传递一个行索引值的列表,例如:
```python
X = df.loc[[0, 1, 2]]
```
这将返回一个包含索引值为 0、1 和 2 的行组成的数据框。
相关问题
train_X = df.loc[:,col].reshape(-1,1) 在spyder中会显示'Series' object has no attribute 'reshape'
这个错误是因为 `df.loc[:,col]` 返回的是一个 pandas Series 对象,而 Series 对象没有 `reshape` 方法。如果你想将这个 Series 转换成 Numpy 数组,可以使用 `values` 属性,如下所示:
```
train_X = df.loc[:,col].values.reshape(-1,1)
```
这样就可以将 Series 对象转换成 Numpy 数组,并使用 `reshape` 方法。
import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns df=pd.read_excel('订单_new.xlsx',header=0) df2=df.pivot_table(values='数量',index='商品名称',columns='周次',aggfunc='sum',fill_value=0) max=df2.max() print(df2) print(max) x1=[1,2,3,4] x2=[a-0.1 for a in x1] x3=[a-0.2 for a in x1] x4=[a+0.1 for a in x1] x5=[a+0.2 for a in x1] b=[df2.loc['卫衣',:],df2.loc['休闲鞋',:],df2.loc['T恤',:],df2.loc['围巾',:],df2.loc['运动服',:]] plt.bar(x=[x1,x2,x3,x4,x5],height=b,width=0.1) plt.show()哪里错了
代码中存在一些语法错误,可能是因为复制粘贴引起的。以下是已更正的代码:
```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
df = pd.read_excel('订单_new.xlsx', header=0)
df2 = df.pivot_table(values='数量', index='商品名称', columns='周次', aggfunc='sum', fill_value=0)
max_val = df2.max()
print(df2)
print(max_val)
x1 = [1, 2, 3, 4]
x2 = [a - 0.1 for a in x1]
x3 = [a - 0.2 for a in x1]
x4 = [a + 0.1 for a in x1]
x5 = [a + 0.2 for a in x1]
b = [df2.loc['卫衣', :], df2.loc['休闲鞋', :], df2.loc['T恤', :], df2.loc['围巾', :], df2.loc['运动服', :]]
plt.bar(x=x1, height=b[0], width=0.1)
plt.bar(x=x2, height=b[1], width=0.1)
plt.bar(x=x3, height=b[2], width=0.1)
plt.bar(x=x4, height=b[3], width=0.1)
plt.bar(x=x5, height=b[4], width=0.1)
plt.show()
```
主要的修改有:
1. 将变量名 `max` 改为 `max_val`,因为 `max` 是 Python 内置函数。
2. 将 `plt.bar()` 函数调用拆分为 5 次,分别对应 5 种商品。每次使用不同的 `x` 坐标和 `height` 数组。
3. `height` 数组 `b` 中的每个元素是一个 Series,需要使用 `[]` 索引器来提取对应商品的所有数据。
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