group_s.loc[len(group_s)] = new_row group_s = group_s[range(1, 13)] lst.append(group_s) df = pd.concat(lst)
时间: 2023-12-02 22:13:32 浏览: 39
这段代码的作用是将一个名为`new_row`的Series对象添加到`group_s` DataFrame的末尾,然后对`group_s`进行切片以选取第1到第12列,并将结果添加到`lst`列表中。最后,使用`pd.concat()`函数将所有DataFrame对象在行方向上连接起来,生成一个新的DataFrame对象`df`。
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def add_shopping(self): self.get(User_shopping_process.URL_shopping.value) self.click(User_shopping_process.LOC_搜索框) self.send_keys(User_shopping_process.LOC_搜索框,'直磨机') self.click(User_shopping_process.LOC_搜索按钮) hand = self.get_handles() self.click(User_shopping_process.LOC_商品框) self.switch_window(hand) self.click(User_shopping_process.LOC_型号) > self.execute_script("arguments[0].removeAttribute('readonly')", User_shopping_process.LOC_数量) E TypeError: User_shopping.execute_script() takes 2 positional arguments but 3 were given
这个错误提示是因为在调用 `execute_script` 方法时传入了 3 个参数,但该方法只接受 2 个参数。可以尝试修改代码如下:
```
def add_shopping(self):
self.get(User_shopping_process.URL_shopping.value)
self.click(User_shopping_process.LOC_搜索框)
self.send_keys(User_shopping_process.LOC_搜索框,'直磨机')
self.click(User_shopping_process.LOC_搜索按钮)
hand = self.get_handles()
self.click(User_shopping_process.LOC_商品框)
self.switch_window(hand)
self.execute_script("arguments[0].removeAttribute('readonly')", User_shopping_process.LOC_数量)
self.click(User_shopping_process.LOC_型号)
```
这样就可以避免传入多余的参数,执行脚本时也不会出现错误了。
# 因为数值太大了,因此需要转换单位,转换为以万为单位 for i in new_df.index: new_df.loc[i,'Total Cases'] = new_df.loc[i,'Total Cases'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Deaths'] = new_df.loc[i,'Total Deaths'] / 10000 new_df.loc[i,'Total Recovered'] = new_df.loc[i,'Total Recovered'] / 10000
这段代码对new_df中的'Total Cases'、'Total Deaths'和'Total Recovered'三列进行了数据处理。具体来说,它使用了DataFrame对象的loc方法,对new_df中每一行进行操作,将每个单元格中的数值除以10000,从而将数据单位转换为万。这是因为在部分情况下,数据集中的数值数据太大,难以进行可视化和分析,因此需要将数据单位进行转换。通过该代码,我们将这三列的数据单位转换为万,使得数据更易于处理和分析。