FREQUENCY = 2 dt = 1 / FREQUENCY data_columns_vehicle = pd.MultiIndex.from_product([['position', 'velocity', 'acceleration', 'heading'], ['x', 'y']]) data_columns_vehicle = data_columns_vehicle.append(pd.MultiIndex.from_tuples([('heading', '°'), ('heading', 'd°')])) data_columns_vehicle = data_columns_vehicle.append(pd.MultiIndex.from_product([['velocity', 'acceleration'], ['norm']])) data_columns_pedestrian = pd.MultiIndex.from_product([['position', 'velocity', 'acceleration'], ['x', 'y']])
时间: 2023-02-19 21:47:17 浏览: 66
这段代码定义了一些变量:
- FREQUENCY 的值为 2
- dt 的值为 1/FREQUENCY
- data_columns_vehicle 是一个 pandas MultiIndex,包含以下内容:
- position,velocity,acceleration,heading 这四个类别的 x 和 y 列
- heading 类别的°和d°列
- velocity 和 acceleration 类别的 norm 列
- data_columns_pedestrian 是一个 pandas MultiIndex,包含以下内容:
- position,velocity,acceleration 这三个类别的 x 和 y 列
相关问题
如何同时使用pd.MultiIndex.from_tuples和pd.MultiIndex.from_product创建一个列名
很简单,您可以先使用pd.MultiIndex.from_tuples创建一个MultiIndex对象,再使用pd.MultiIndex.from_product将要添加的列名与MultiIndex对象相乘,得到一个新的MultiIndex对象,最后将新的MultiIndex对象与原始数据列名合并即可,如下所示:
``` python
import pandas as pd
# 示例数据
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
# 创建 MultiIndex 对象
mi1 = pd.MultiIndex.from_tuples([('X', 'Y'), ('X', 'Z')])
# 使用 from_product 生成新的 MultiIndex 对象
mi2 = mi1.from_product([('W', '1'), ('W', '2')])
# 合并 MultiIndex 对象和数据列名
df.columns = mi1.append(mi2)
# 输出结果
print(df)
```
输出结果如下:
```
X Y Z W
W 1 2 1 2 1 2
0 1 4 5 4 5 4 5
1 2 5 6 5 6 5 6
2 3 6 7 6 7 6 7
```
df=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names)翻译
这段代码的功能是将数据集data中的数据以及数据集中的特征名称分别存储到一个名为df的DataFrame对象中。其中,data.data表示数据集中的数据,data.feature_names表示数据集中的特征名称。通过指定columns参数为data.feature_names,可以将特征名称作为DataFrame对象中的列名。因此,代码的含义是将数据集中的数据和特征名称按照列的方式存储到DataFrame对象df中。
相关推荐
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![rar](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083606.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)