df.str.split.to_list()的功能

时间: 2023-06-09 21:07:29 浏览: 69
df.str.split.to_list()是 pandas 的一个方法,它能将 Series 中每个元素按指定的分隔符分割成一个列表,并将所有列表组成一个嵌套列表返回。例如,如果将一个包含字符串的 Series 调用 df.str.split.to_list() 方法,就可以得到一个嵌套列表,它的每个元素对应于原始 Series 中的一个字符串,该元素是由该字符串分割后得到的子字符串列表。
相关问题

df.str.split.tolist()

这是一个 pandas.DataFrame对象的方法,将DataFrame对象中的每个元素按照指定的分隔符进行分割,并将结果存储为列表形式返回。具体来说,str.split()方法可以接受分隔符作为参数,并对DataFrame对象中的每个元素都执行一次字符串分割操作,最终将所有分割结果存储为一个列表。tolist()方法用于将分割后的结果转换为一个列表对象并返回。

df = pd.read_csv('./part-00000-66a9d65e-cad2-4f62-af22-e9acbec50dbc.c000.csv', low_memory=False) sig_cell_volt = np.array(df.iloc[:1000, 10]) sum_volt = list(np.array(df.iloc[:1000, 6])) # print(sig_cell_volt) all_cell_vot = [] for i in sig_cell_volt: i = i[2:] cell_str = i.split('_') cell_list = [] for t in cell_str: t = float(t)/1000 cell_list.append(t) # print(len(cell_list)) all_cell_vot.append(cell_list) all_cell_vot = np.array(all_cell_vot) # x_data = torch.from_numpy(all_cell_vot) print(all_cell_vot) # sing_vol_df = pd.DataFrame(all_cell_vot) # writer = pd.ExcelWriter('vol.xlsx') # sing_vol_df.to_excel(writer,'sheet1',float_format='%.5f') df1 = pd.read_excel('vol.xlsx') col_name=df1.columns.tolist() col_name.insert(95, '总电压') df1['总电压'] = sum_volt df1.to_excel('piggy22.xlsx')

这段代码首先是在上一个代码段的基础上进行的。在处理完数据后,代码将 all_cell_vot 数组中的数据存储到了名为 sing_vol_df 的 DataFrame 中,并将这个 DataFrame 存储到了一个名为 vol.xlsx 的 Excel 文件中。 接下来,代码又读取了 vol.xlsx 文件,并将 DataFrame 中的列名存储到了名为 col_name 的列表中。然后,通过 insert 方法在 col_name 列表的索引 95 处插入了一个名为“总电压”的列名。接着,代码将 sum_volt 列表中的数据存储到了新添加的“总电压”列中。最后,通过 to_excel 方法将更新后的 DataFrame 存储到了一个名为 piggy22.xlsx 的 Excel 文件中。

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import pandas as pd import matplotlib import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import jieba as jb import re from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.feature_selection import chi2 import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB def sigmoid(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) import numpy as np #定义删除除字母,数字,汉字以外的所有符号的函数 def remove_punctuation(line): line = str(line) if line.strip()=='': return '' rule = re.compile(u"[^a-zA-Z0-9\u4E00-\u9FA5]") line = rule.sub('',line) return line def stopwordslist(filepath): stopwords = [line.strip() for line in open(filepath, 'r', encoding='utf-8').readlines()] return stopwords df = pd.read_csv('./online_shopping_10_cats/online_shopping_10_cats.csv') df=df[['cat','review']] df = df[pd.notnull(df['review'])] d = {'cat':df['cat'].value_counts().index, 'count': df['cat'].value_counts()} df_cat = pd.DataFrame(data=d).reset_index(drop=True) df['cat_id'] = df['cat'].factorize()[0] cat_id_df = df[['cat', 'cat_id']].drop_duplicates().sort_values('cat_id').reset_index(drop=True) cat_to_id = dict(cat_id_df.values) id_to_cat = dict(cat_id_df[['cat_id', 'cat']].values) #加载停用词 stopwords = stopwordslist("./online_shopping_10_cats/chineseStopWords.txt") #删除除字母,数字,汉字以外的所有符号 df['clean_review'] = df['review'].apply(remove_punctuation) #分词,并过滤停用词 df['cut_review'] = df['clean_review'].apply(lambda x: " ".join([w for w in list(jb.cut(x)) if w not in stopwords])) tfidf = TfidfVectorizer(norm='l2', ngram_range=(1, 2)) features = tfidf.fit_transform(df.cut_review) labels = df.cat_id X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df['cut_review'], df['cat_id'], random_state = 0) count_vect = CountVectorizer() X_train_counts = count_vect.fit_transform(X_train) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts) 已经写好以上代码,请补全train和test函数

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