解析代码x= tmp. drop( tmp_row) y= pd. DataFrame(y). drop(tmp_row)

这段代码使用了Pandas库来操作数据。首先，假设已经定义了一个名为`tmp`的Pandas DataFrame对象，然后执行了以下操作：

1. `tmp.drop(tmp_row)`：这将从`tmp`中删除名为`tmp_row`的行，并返回新的DataFrame对象。这个新的DataFrame对象被赋值给变量`x`。

2. `pd.DataFrame(y)`：这将把变量`y`转换为一个Pandas DataFrame对象，如果`y`本来就是一个DataFrame对象，那么这一步可以省略。

3. `drop(tmp_row)`：这将从DataFrame对象中删除名为`tmp_row`的行，并返回新的DataFrame对象。这个新的DataFrame对象被赋值给变量`y`。

综上所述，这段代码的作用是从`tmp`和`y`中删除名为`tmp_row`的行，并将删除后的结果分别赋值给变量`x`和`y`。

相关问题

#变量重要性 for name,model in zip(['XGboost'],[model_XGB1]): print(name,'变量重要性') model.fit(x_train,y_train) tmp=pd.DataFrame({'变量':x_train.columns.tolist(),'重要性':model.feature_importances_}) tmp=tmp[tmp.重要性>0] tmp=tmp.sort_values(by='重要性',ascending=False) display(tmp.style.background_gradient(cmap='RdPu')) plt.figure(figsize = (12,6)) sns.barplot(y=tmp.变量,x=tmp.重要性,color='b') plt.xlabel('变量重要性',fontsize=12) plt.yticks(fontsize=10) plt.ylabel('y1',fontsize=12) plt.title(name,fontsize=12) plt.show()

这段代码是用于展示 XGBoost 模型中各个变量在模型中的重要性，并通过图表的方式进行可视化展示。具体来说，代码首先定义了一个 XGBoost 模型，并使用该模型对训练数据进行拟合。然后，将训练数据中的各个变量与其在模型中的重要性值存储在一个 DataFrame 中，并对该 DataFrame 进行排序。接着，使用 seaborn 库中的 barplot 函数将变量重要性值绘制成条形图，并将条形图进行可视化展示。最后，代码输出模型名称，并展示可视化结果。

import numpy as np from datetime import datetime, timedelta import pandas as pd test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) start_date_col = '合同开始日期' end_date_col = '合同截止日期' new_col = '日期' for index, row in test.iterrows(): start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) date_list = [] if start_date.day <= 15: while start_date <= end_date: date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) else: start_date = start_date + timedelta(days=30) while start_date <= end_date + timedelta(days=30): date_list.append(start_date) start_date = start_date + timedelta(days=30) test.loc[index, new_col] = ','.join([str(date.date()) for date in date_list]) df_tmp=test['日期'].str.split(',',expand=True) df_tmp=df_tmp.stack() df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1,drop=True) df_tmp.name='日期' df_new = test.drop(['日期'], axis=1).join(df_tmp).reset_index().drop(columns='index') print(df_new) df_new.to_excel('income_test.xlsx',index=False) 将这段代码导出的excel中合同开始日期字段不显示时分秒且新增日期字段的取年月的字段合同周期年月

要将导出的 Excel 中的合同开始日期字段只显示年月日，可以使用 pandas 的 to_datetime 方法中的 strftime 函数将日期格式化为字符串再导出到 Excel 中。修改代码如下：

import numpy as np 
from datetime import datetime, timedelta 
import pandas as pd 

test = pd.read_excel("C:\\Users\\1data\\Desktop\\DBM成本收入核算\\test.xlsx") 

start_date = pd.to_datetime(test['合同开始日期']) 
end_date = pd.to_datetime(test['合同截止日期']) 

test['合同周期月数'] = round((end_date - start_date) / np.timedelta64(1, 'M')) 

start_date_col = '合同开始日期' 
end_date_col = '合同截止日期' 
new_col = '日期' 

for index, row in test.iterrows(): 
    start_date = pd.to_datetime(row[start_date_col]) 
    end_date = pd.to_datetime(row[end_date_col]) 
    date_list = [] 
    
    if start_date.day <= 15: 
        while start_date <= end_date: 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
    else: 
        start_date = start_date + timedelta(days=30) 
        while start_date <= end_date + timedelta(days=30): 
            date_list.append(start_date) 
            start_date = start_date + timedelta(days=30) 
            
    # 格式化日期字符串为年月日
    date_str_list = [date.strftime('%Y-%m-%d') for date in date_list]
    test.loc[index, new_col] = ','.join(date_str_list)

# 将日期字段拆分为多列
df_tmp = test['日期'].str.split(',', expand=True) 
df_tmp = df_tmp.stack() 
df_tmp = df_tmp.reset_index(level=1, drop=True) 
df_tmp.name = '日期' 

# 将拆分后的日期列与原始 DataFrame 合并
df_new = pd.concat([test.drop(['日期'], axis=1), df_tmp], axis=1) 
df_new = df_new.reset_index().drop(columns='index') 

# 计算合同周期年月
df_new['合同周期年月'] = df_new['合同周期月数'].apply(lambda x: f"{int(x//12)}年{int(x%12)}月")

# 导出到 Excel
df_new.to_excel('income_test.xlsx', index=False)

这样导出的 Excel 文件中的合同开始日期字段只显示年月日，而新增日期字段的取年月的字段合同周期年月也被计算出来了。