merged_data_with_env.to_excel('输出/输出数据/神经网络标准化数据.xlsx',index=False) X = merged_data_with_env.drop(columns=ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)) y = merged_data_with_env[ag_env_scaled.columns.union(dj_env_scaled.columns)] y = merged_data_with_env[['ag_平均温度', 'ag_平均湿度', 'ag_05um', 'ag_5um', 'dj_平均温度', 'dj_平均湿度', 'dj_05um', 'dj_5um']].copy() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 转换数据为 PyTorch 张量 X_train_tensor = torch.tensor(X_train.values, dtype=torch.float32) y_train_tensor = torch.tensor(y_train.values, dtype=torch.float32) X_test_tensor = torch.tensor(X_test.values, dtype=torch.float32) y_test_tensor = torch.tensor(y_test.values, dtype=torch.float32) print(X_test_tensor())
时间: 2023-06-15 17:08:30 浏览: 65
在代码中,`merged_data_with_env` 是一个包含环境数据的数据集,并使用 `to_excel()` 方法将其写入到输出文件夹下的 `神经网络标准化数据.xlsx` 文件中。
接下来,代码使用 `drop()` 方法删除 `ag_env_scaled` 和 `dj_env_scaled` 列,将其余列作为特征数据 `X`,而 `ag_env_scaled` 和 `dj_env_scaled` 列则组成目标数据 `y`。
然后,代码使用 `train_test_split()` 方法将数据集拆分成训练集和测试集,比例为 8:2,并使用 PyTorch 中的张量将数据转换为张量格式。
最后,代码使用 `print()` 函数打印 `X_test_tensor` 的值,但是在括号中多了一对括号,应该去掉。
相关问题
merged_data = merged_data.append(data, ignore_index=True)
这是一个Python代码片段,其中使用了Pandas库中的DataFrame对象。这段代码的作用是将一个名为"data"的DataFrame对象添加到另一个名为"merged_data"的DataFrame对象的末尾,并返回一个新的DataFrame对象。参数"ignore_index=True"表示忽略原始数据中的索引值,新的DataFrame对象将重新生成索引。
import os import pandas as pd # 指定要合并的文件夹路径 folder_path = r"path/to/folder" # 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径 xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')] # 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中 for xlsx_file in xlsx_files: # 使用 pandas 读取 xlsx 文件 df = pd.read_excel(xlsx_file) # 将读取到的数据追加到 merged_data 中 merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True) # 在 merged_data 中添加新的一列数据 merged_data['new_column'] = 'new_value' # 将合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中 merged_data.to_excel(r"path/to/merged_file.xlsx", index=False)改造下代码,是指定的字段进行写入
import os
import pandas as pd
# 指定要合并的文件夹路径
folder_path = r"path/to/folder"
# 获取文件夹中所有的 xlsx 文件路径
xlsx_files = [os.path.join(folder_path, f) for f in os.listdir(folder_path) if f.endswith('.xlsx')]
# 创建一个空的 DataFrame 用于存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()
# 循环读取每个 xlsx 文件,将它们合并到 merged_data 中
for xlsx_file in xlsx_files:
# 使用 pandas 读取 xlsx 文件
df = pd.read_excel(xlsx_file)
# 将读取到的数据追加到 merged_data 中
merged_data = merged_data.append(df, ignore_index=True)
# 指定要写入的字段和值
new_column = ['new_value'] * len(merged_data)
# 在 merged_data 中添加新的一列数据
merged_data['new_column'] = new_column
# 指定要写入的字段
columns_to_write = ['column1', 'column2', 'new_column']
# 将指定字段的合并后的数据写入到新的 xlsx 文件中
merged_data[columns_to_write].to_excel(r"path/to/merged_file.xlsx", index=False)