numpy任务一:读取’某地区房屋销售数据.csv’文件赋给sale_data,为sale_data增加两列数据,第一列名为‘大区邮编’,内容为原数据’地区邮编’数字中的前两位,如“2615”中的“26”。第二列名为‘销售数量’,其值全为1。
时间: 2024-05-08 20:19:52 浏览: 11
好的,我明白了。针对你的问题,以下是代码实现:
```python
import numpy as np
import pandas as pd
# 读取csv文件
sale_data = pd.read_csv('某地区房屋销售数据.csv')
# 获取前两位数字
sale_data['大区邮编'] = sale_data['地区邮编'].apply(lambda x: str(x)[:2])
# 添加‘销售数量’列,全为1
sale_data['销售数量'] = 1
```
经过以上代码实现,`sale_data`将会增加两列数据,其中`大区邮编`为原数据`地区邮编`数字中的前两位,第二列`销售数量`全为1。
相关问题
请仿照这一段代码,if self.type == "csv": try: self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path) except: raise ValueError('csv路径错误') elif self.type == "txt": self.pd_data = pd.DataFrame( pd.read_table(self.file_path, sep=' ', header=None, engine='python', names=self.names)) elif self.type == "pmlb": try: self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False) self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True) except: raise ValueError('pmlb数据集名称错误') elif self.type == "numpy": try: self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path) self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1]) except: raise ValueError('numpy数据集设置失败')
这是一个根据文件类型读取数据的代码示例。以下是根据您提供的代码进行修改后的示例:
```python
import pandas as pd
class DataReader:
def __init__(self, file_path, file_type, names=None):
self.file_path = file_path
self.file_type = file_type
self.names = names
self.pd_data = None
self.x = None
self.y = None
def read_data(self):
if self.file_type == "csv":
try:
self.pd_data = pd.read_csv(self.file_path)
except:
raise ValueError('csv路径错误')
elif self.file_type == "txt":
self.pd_data = pd.DataFrame(
pd.read_table(self.file_path, sep='\t', header=None, engine='python', names=self.names))
elif self.file_type == "pmlb":
try:
self.pd_data = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=False)
self.x, self.y = fetch_data(str(self.file_path), local_cache_dir='./datasets', return_X_y=True)
except:
raise ValueError('pmlb数据集名称错误')
elif self.file_type == "numpy":
try:
self.pd_data = pd.DataFrame(self.file_path)
self.x, self.y = pd.DataFrame(self.file_path[:, :-1]), pd.DataFrame(self.file_path[:, -1])
except:
raise ValueError('numpy数据集设置失败')
```
在上面的示例中,我们创建了一个名为DataReader的类,它接受文件路径和文件类型作为参数,并在read_data方法中根据文件类型读取数据。根据不同的文件类型,我们使用相应的pandas函数来读取数据。请注意,对于txt文件,我们使用了制表符('\t')作为分隔符。对于pmlb和numpy文件,我们根据需要设置了self.x和self.y变量。如果读取过程中出现错误,将引发ValueError异常。
把normalized_coordinates.csv和normalized_temperature.csv数据和在一个文件
你可以使用NumPy的`hstack`函数将归一化后的坐标点数据和温度数据水平合并到一个文件中。以下是示例代码:
```python
import numpy as np
# 读取归一化后的坐标点数据和温度数据
norm_coord_data = np.genfromtxt('normalized_coordinates.csv', delimiter=',')
norm_temp_data = np.genfromtxt('normalized_temperature.csv', delimiter=',')
# 将归一化后的数据水平合并
merged_data = np.hstack((norm_coord_data, norm_temp_data))
# 保存合并后的数据
np.savetxt('merged_data.csv', merged_data, delimiter=',')
```
这段代码将归一化后的坐标点数据和温度数据合并到一个CSV文件中,名为"merged_data.csv"。请确保将代码中的'normalized_coordinates.csv'和'normalized_temperature.csv'替换为你实际的文件名,并将合并后的数据保存为适当的文件名。
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