data_all=data['回答内容'][0] for i in range(88): #设置一个循环语句将整列回答内容汇总为data_all if not data['回答内容'][i]=='': data_all+=data['回答内容'][i]帮我改进这段代码

时间: 2023-10-06 10:10:09 浏览: 39
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Data_Extract_src.zip_Excel数据提取_VB_VB提取excel数据_extract exc_提取exce

您可以将代码改进为以下形式： ```python data_all = data['回答内容'][0] # 初始化data_all为第一个回答内容 for i in range(1, 88): # 修改循环范围，从1开始 if data['回答内容'][i] != '': # 修改判断条件，只有回答内容不为空时才添加 data_all += data['回答内容'][i] # 将回答内容添加到data_all中 ``` 在上述代码中，我们首先将 `data_all` 初始化为第一个回答内容，然后通过循环遍历剩余的回答内容，如果回答内容不为空，则将其添加到 `data_all` 中。需要注意的是，我们将循环范围修改为从1开始，这是因为第0个回答内容已经在初始化时被添加到 `data_all` 中了。 希望这个改进能够帮到您！
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def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

可以尝试将循环语句进行向量化，使用 pandas 库提供的数据处理函数。具体来说，可以将以下部分进行优化： history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0...

分析这段代码：svms = [] for i in range(50): # 拟合数据 clf.fit(data)

这段代码是一个Python程序段，目的是创建一个空的列表svms，并通过循环语句for在范围内生成50个索引值，每个索引值依次被赋值给变量i。在循环的每个迭代中，一些代码将执行，但是在这个程序段中没有给出具体的代码，...

data 是datafame格式，def data_processing(data): # 日期缺失，补充 data.fillna(method='ffill', inplace=True) date_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 0]) data_history = pd.DataFrame(data.iloc[:, 1]) date_history = np.array(date_history) data_history = [x for item in np.array(data_history).tolist() for x in item] # 缺失值处理 history_time_list = [] for date in date_history: date_obj = datetime.datetime.strptime(date[0], '%Y/%m/%d %H:%M') #将字符串转为 datetime 对象 history_time_list.append(date_obj) start_time = history_time_list[0] # 起始时间 end_time = history_time_list[-1] # 结束时间 delta = datetime.timedelta(minutes=15) #时间间隔为15分钟 time_new_list = [] current_time = start_time while current_time <= end_time: time_new_list.append(current_time) current_time += delta # 缺失位置记录 code_list = [] for i in range(len(time_new_list)): code_list = code_list history_time_list = history_time_list while (time_new_list[i] - history_time_list[i]) != datetime.timedelta(minutes=0): history_time_list.insert(i, time_new_list[i]) code_list.append(i) for i in code_list: data_history.insert(i, data_history[i - 1]) # 输出补充好之后的数据 data = pd.DataFrame({'date': time_new_list, 'load': data_history}) return data 优化代码

1. 将 date_history 和 data_history 的赋值语句合并为一行，即 date_history, data_history = data.iloc[:, :2].values.T。 2. 不需要将 date_history 转换为 numpy array，因为 iloc 输出的已经是 numpy array ...

def insert_data(data,table_name,ziduan): # 分批次插入数据 batch_size = 1000 # 每批次插入的数据量 # 模拟需要插入的数据 # data = [(i, f'name_{i}') for i in range(1, 10001)] # 计算数据总量和批次数 data_len = len(data) batch_num = (data_len - 1) // batch_size + 1 # 分批次插入 with pool.connection() as conn: cursor = conn.cursor() for i in range(batch_num): start = i * batch_size end = min((i + 1) * batch_size, data_len) batch_data = data[start:end] placeholders = ','.join(['(%s)'] * len(batch_data)) sql = f"INSERT INTO {table_name} ({ziduan}) VALUES {placeholders}" print(sql) values = tuple(batch_data) cursor.execute(sql, values) conn.commit()给这段代码加注释

for i in range(batch_num): # 计算本批次数据的起始位置和结束位置 start = i * batch_size end = min((i + 1) * batch_size, data_len) # 获取本批次数据 batch_data = data[start:end] # 使用占位符构造 ...

如何调用以下函数：def main(): for i in range(1,4142): #print(i) get_data("热门景点",i) time.sleep(5)

如果你想在 Python 程序中调用这个函数，你需要先将这个函数和其他依赖函数一起导入你的 Python 程序中（例如，你可以将这些函数保存在一个名为 "qunar_spider.py" 的文件中）。你可以使用以下代码导入函数： ...

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for index in range(0, len(data_x), 3):

这是一个 Python 中的 for 循环语句，其中 range(0, len(data_x), 3) 表示从 0 开始，每隔 3 个元素取一个，直到 data_x 的长度为止。在循环体中，可以使用 index 来访问 data_x 中的元素。

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这是一个 Python 的 for 循环语句，用于倒序遍历一个列表或序列。其中，range 函数的三个参数分别为起始值、终止值和步长，这里的起始值为列表长度减一（即最后一个元素的索引），终止值为 0（即第一个元素的索引）...

import json data = "{\"key\":\"2\",\"name\":\"2\",\"url\":\"http://www.bing.com/search?q=%s\"}" # 将JSON字符串解析为字典 data_dict = json.loads(data) # 循环自增至100 for i in range(99): data_dict["key"] = str(int(data_dict["key"]) + 1) data_dict["name"] = str(int(data_dict["name"]) + 1) # 打印更新后的JSON字符串 updated_data = json.dumps(data_dict) print(updated_data) 循环并打印每一次循环

如果你想循环并打印每一次循环的结果，可以将打印语句放在循环内部。以下是一种可能的实现方式： python import json data = "{\"key\":\"2\",\"name\":\"2\",\"url\":\"http://www.bing.com/search?q=%s\"}" ...

这段代码什么意思 for i in range(0, len(data_path)): products.append(data_path['product'][i])

通过循环语句"for i in range(0, len(data_path))"，可以遍历数据集中的每一行数据，并通过"products.append(data_path['product'][i])"语句将该行数据中的"product"列的值添加到"products"列表中。最终，"products...

import pandas as pd data = pd.read_excel(r'E:\每日数据\MISPOS明细.xlsx',dtype={'商户编号':str,'终端编号':str, '处理情况': str}) rows = data.shape[0] # 获取行数 shape[1]获取列数 department_list = [] for i in range(rows): temp = data["省份"][i] if temp not in department_list: department_list.append(temp) # 将省份的分类存在一个列表中 for department in department_list: new_df = pd.DataFrame() for i in range(0, rows): if data["省份"][i] == department: new_df = pd.concat([new_df, data.iloc[[i], :]], axis=0, ignore_index=True) # 上面的循环效率太低了，这么做太蠢了，其实可以用pandas的条件筛选 new_df = data[(data["省份"] == department) & (data["处理情况"] == "未处理")] # 如果多条件筛选，new_df = data[(data["省份"] == department)&()&()] 括号里写条件用 & 连起来 new_df.to_excel(str(department) + "旧机具未处理明细" + ".xlsx", sheet_name=department, index=False) # 将每个省份存成一个新excel

这段代码主要是用 pandas 来读取 excel 文件，并按照“省份”字段筛选出不同省份的数据，并将每个省份的数据存储到不同的 excel 文件中。 其中，pd.read_excel 函数用来读取 excel 文件，dtype 参数用来指定...

import os import pandas as pd from tsfresh import extract_features, select_features from tsfresh.utilities.dataframe_functions import impute # 定义文件夹路径 train_folder_path = 'IEEE PHM 2012/Learning_set/Bearing1_1' test_folder_path = 'IEEE PHM 2012/Test_set/Bearing1_3' # 定义文件名前缀 file_prefix = 'acc_' # 定义文件扩展名 file_ext = '.csv' # 定义数据集列表 train_data = [] test_data = [] # 循环读取训练集文件 for i in range(1, 7): train_file_path = os.path.join(train_folder_path, file_prefix + '{:05d}'.format(i) + file_ext) train_data.append(pd.read_csv(train_file_path, header=None)) # 循环读取测试集文件 for i in range(1, 5): test_file_path = os.path.join(test_folder_path, file_prefix + '{:05d}'.format(i) + file_ext) test_data.append(pd.read_csv(test_file_path, header=None)) train_features = [] test_features = [] # 提取训练集特征 for i in range(len(train_data)): features = extract_features(train_data[i], column_id=0, column_sort=1) train_features.append(features) # 提取测试集特征 for i in range(len(test_data)): features = extract_features(test_data[i], column_id=0, column_sort=1) test_features.append(features) # 将特征转化为pandas DataFrame并保存到csv文件中 train_features_df = pd.concat(train_features) train_features_df.to_csv('train_features.csv', index=False) test_features_df = pd.concat(test_features) test_features_df.to_csv('test_features.csv', index=False)以上代码有何问题

2. train_data 和 test_data 列表中的元素都是 pandas DataFrame，因此在调用 extract_features 函数时，需要将 DataFrame 作为函数的第一个参数传递，而不是作为文件路径传递。 features = extract_...

data2 = pd.read_excel(file2, sheet_name=0, keep_default_na=False) sheet = data['方药'] for k in range(row_num): cell1_data = sheet.iloc[k] # 获取单元格的值 cell1_data = str(cell1_data) cell1_data.value() if cell1_data.value not in data2: print(cell1_data, cell1_data.column, cell1_data.value)

接下来，您从名为'方药'的工作表中检索数据，并使用一个循环来遍历每一行。在循环内部，您将每个单元格的值转换为字符串类型，并尝试调用value()方法，但是这是不必要的，因为您已经将其转换为字符串。 然后，您...

data_pair_3 = [] for i in range(len(country)): # data_pair.append((entity[i],[coordinate[i][2],coordinate[i][3],[Diarrheal_diseases[i],Neoplasms[i],Syphilis[i]]])) data_pair_3.append((entity[i],[float(coordinate[i][2])-2,float(coordinate[i][3]),Neoplasms[i]])) # print(data_pair_3)

代码使用 for 循环遍历 country 列表中的每一个国家，在每一次循环中，代码从 entity、coordinate 和 Neoplasms 列表中分别提取对应国家的实体、经度和肿瘤死亡人数，将这些数据整合成一个元组，并将其添加到 data_...

data_pair_2 = [] for i in range(len(country)): # data_pair.append((entity[i],[coordinate[i][2],coordinate[i][3],[Diarrheal_diseases[i],Neoplasms[i],Syphilis[i]]])) data_pair_2.append((entity[i],[float(coordinate[i][2])-1,float(coordinate[i][3]),Diarrheal_diseases[i]])) # print(data_pair_2)

然后，代码使用 for 循环遍历 country 列表中的每一个国家，在每一次循环中，代码从 entity、coordinate 和 Diarrheal_diseases 列表中分别提取对应国家的实体、经度和痢疾死亡人数，将这些数据整合成一个元组，并将...

for i in range(0,len(data)): if data[i]==b: print(len(data)-i-1,b)

其中，len(data)返回列表data的长度，range()函数生成从0到len(data)-1的整数序列，for循环用于遍历整个序列，if语句用于判断元素是否等于变量b的值。如果相等，使用len(data)-i-1计算该元素距离列表末尾的距离，并...

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