import pandas as pd # 分级标准 aqi_level = [(0, 50), (51, 100), (101, 150), (151, 200), (201, 300), (301, 500)] level_name = ['优', '良', '轻度污染', '中度污染', '重度污染', '严重污染'] df = pd.read_csv('空气质量.csv', encoding='utf-8-sig') # 将AQI按等级进行分类 df['AQI_level'] = pd.cut(df['AQI'], bins=[level[0] for level in aqi_level] + [aqi_level[-1][-1]], labels=level_name, right=False) # 合并数据 result = pd.concat([df['城市'], df['AQI_level']], axis=1) # 计算每个等级的城市数量 count = result.groupby('AQI_level').size() # 输出结果 print(count)
时间: 2024-01-12 07:04:50 浏览: 19
这段代码的作用是读取一个名为“空气质量.csv”的数据文件,将其中的AQI数据按照一定的标准进行分级,并统计各级别城市的数量,最后输出结果。具体来说,代码中:
- 第1行加载了pandas库,以便进行数据处理。
- 第2行定义了一个列表aqi_level,其中每个元素都是一个二元组,代表一个AQI等级的范围。
- 第4行使用pandas的read_csv函数读取了“空气质量.csv”文件,并将其存储在名为df的数据框中。
- 第7行使用pandas的cut函数将AQI数据按照等级进行分类,并将结果存储在名为AQI_level的一列中。
- 第10行使用pandas的concat函数将城市和AQI等级两列合并为一个数据框。
- 第13行使用pandas的groupby函数按照AQI等级进行分组,并统计每个等级的城市数量。
- 第16行输出结果。
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import pandas as pd # 读取Excel文件 excel_file = r"C:\Users\Chenzhong_Zhou\Desktop\对比需求\list\GAFP list(1).xlsx" df_excel = pd.read_excel(excel_file, sheet_name="Sheet1")##这一步中显示不全有什么办法吗
如果你在使用Jupyter Notebook等工具时,发现pandas读取的Excel文件显示不全,可以尝试调整pandas的显示设置,以便完全显示DataFrame中的所有行和列。具体来说,可以通过以下代码来设置pandas的显示选项:
```
# 设置pandas的显示选项
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列
pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行
pd.set_option('display.width', 1000) # 设置显示宽度为1000像素
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000) # 设置每列的最大宽度为1000像素
```
将以上代码添加到你的代码中,然后重新运行即可。这样,pandas在显示DataFrame时就会完全显示所有行和列。
import pandas as pd# 读入数据 data = pd.read_csv('TB201812.xls')有什么错误?
该代码可能会出现错误,因为文件类型是 xls 而不是 csv,需要使用不同的方法来读取。应该使用以下代码来读取 xls 文件:
```python
import pandas as pd
data = pd.read_excel('TB201812.xls')
```
另外,需要确保文件路径和文件名正确,并且安装了 pandas 库。