df = pd.DataFrame(points) 添加一个标签

如果想要为 DataFrame 添加标签，可以使用 `columns` 参数来指定标签，例如：

df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z'])

这样就会为 DataFrame 的每一列分别添加 'x', 'y', 'z' 三个标签。如果数据中只有一个标签，可以使用 `rename` 方法来进行重命名，例如：

df = pd.DataFrame(points, columns=['value'])
df = df.rename(columns={'value': 'x'})

这样就会将原本的 'value' 标签重命名为 'x' 标签。

相关问题

road = pd.DataFrame(road,columns=road.columns, geometry='geometry' ) TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument 'geometry'怎么改

这个错误通常是因为 `geometry` 关键字参数在 `pd.DataFrame` 的构造函数中不被支持。这通常是因为你可能没有正确地导入 `GeoPandas` 库。

如果你已经导入了 `GeoPandas`，则可以尝试将 `geometry` 列添加为一个普通的列，然后使用 `GeoPandas` 的 `points_from_xy` 函数将其转换为几何点对象。以下是一个示例代码：

import geopandas as gpd

# 假设你有一个名为 'df' 的 Pandas 数据框，其中包含经度和纬度列
df['geometry'] = gpd.points_from_xy(df['经度'], df['纬度'])
# 将上面的列名替换为你的数据框中实际的列名

这将创建一个新的 `geometry` 列，其中包含 `Point` 对象。然后你可以使用 `gpd.GeoDataFrame` 构造函数将 Pandas 数据框转换为 GeoPandas 数据框，例如：

gdf = gpd.GeoDataFrame(df, crs='EPSG:4326', geometry='geometry')

这将创建一个名为 `gdf` 的 GeoPandas 数据框，其中包含原始数据框的所有列，以及一个名为 `geometry` 的列，其中包含 `Point` 对象。

import numpy as np import pandas as pd def localmin(points, pixel_size): x_min = np.min(points[:, 0]) y_min = np.min(points[:, 1]) x_max = np.max(points[:, 0]) y_max = np.max(points[:, 1]) w = x_max - x_min h = y_max - y_min wn = w // pixel_size + 1 hn = h // pixel_size + 1 x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] return result a = np.random.random([100,3]) b = np.random.random([100, 1])//0.5 c = np.arange(1000).reshape([100,1]) a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) d = localmin(a,0.2) 如何从a中删除d中的点

可以使用pandas的isin()方法来判断a中的点是否出现在d中，然后使用~运算符将不包含在d中的点筛选出来。具体实现代码如下：

import numpy as np 
import pandas as pd  

def localmin(points, pixel_size): 
    x_min = np.min(points[:, 0]) 
    y_min = np.min(points[:, 1]) 
    x_max = np.max(points[:, 0]) 
    y_max = np.max(points[:, 1]) 
    w = x_max - x_min 
    h = y_max - y_min 
    wn = w // pixel_size + 1 
    hn = h // pixel_size + 1 
    x_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(wn + 1))]) 
    y_bins = np.array([i * pixel_size for i in range(int(hn + 1))]) 
    df = pd.DataFrame(points, columns=['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']) 
    df['x_bin'] = pd.cut(df['x'], bins=x_bins) 
    df['y_bin'] = pd.cut(df['y'], bins=y_bins) 
    result = df.groupby(['x_bin', 'y_bin']).apply(lambda x: x.loc[x['z'].idxmin()])[['x', 'y', 'z', 'classification', 'indices']] 
    return result 

a = np.random.random([100,3]) 
b = np.random.random([100, 1])//0.5 
c = np.arange(1000).reshape([100,1]) 
a = np.concatenate([a,b,c],axis=-1) 
d = localmin(a,0.2)

# 筛选出不包含在d中的点并重新赋值给a
a = a[~a[:, :2].isin(d.iloc[:, :2].values).any(axis=1)]

其中，isin()方法用于判断一个DataFrame或Series对象中的值是否在另一个DataFrame或Series对象中出现过。在这里我们用isin()方法来判断a中的前两列（即x和y坐标）是否出现在d中，然后使用any()方法将结果沿着列方向合并，得到一个长度为100的布尔型数组，表示a中每个点是否在d中出现过。最后使用~运算符对数组进行取反，得到不包含在d中的点的布尔型数组，然后使用该数组对a进行筛选即可。