df.str.split.to_list()的功能

时间: 2023-06-09 16:07:29 浏览: 194
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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def classification_report_to_dict(report): lines = report.split('\n') lines = [line.strip() for line in lines if line.strip()] classes = [] class_dict = {} for line in lines[1:]: t = line.split() if len(t) == 1: class_name = t[0] classes.append(class_name) class_dict[class_name] = {} else: class_dict[class_name]['precision'] = float(t[0]) class_dict[class_name]['recall'] = float(t[1]) class_dict[class_name]['f1-score'] = float(t[2]) class_dict[class_name]['support'] = int(t[3]) macro_avg = lines[-3].split() micro_avg = lines[-2].split() class_dict['macro avg'] = {'precision': float(macro_avg[1]), 'recall': float(macro_avg[2]), 'f1-score': float(macro_avg[3]), 'support': int(macro_avg[4])} class_dict['micro avg'] = {'precision': float(micro_avg[1]), 'recall': float(micro_avg[2]), 'f1-score': float(micro_avg[3]), 'support': int(micro_avg[4])} return class_dict def classification_report_from_dict(report_dict): classes = list(report_dict.keys()) classes.remove('macro avg') classes.remove('micro avg') lines = [' precision recall f1-score support\n\n'] for class_name in classes: line = f"{class_name.ljust(15)}{report_dict[class_name]['precision']:.2f} {report_dict[class_name]['recall']:.2f} {report_dict[class_name]['f1-score']:.2f} {report_dict[class_name]['support']:5d}\n" lines.append(line) lines.append('\n') macro_avg = report_dict['macro avg'] line = f"{'macro avg'.ljust(15)}{macro_avg['precision']:.2f} {macro_avg['recall']:.2f} {macro_avg['f1-score']:.2f} {macro_avg['support']:5d}\n" lines.append(line) micro_avg = report_dict['micro avg'] line = f"{'micro avg'.ljust(15)}{micro_avg['precision']:.2f} {micro_avg['recall']:.2f} {micro_avg['f1-score']:.2f} {micro_avg['support']:5d}\n" lines.append(line) report_str = ''.join(lines) return report_str for i, report in enumerate(report): report_dict[f'report_{i + 1}'] = classification_report_to_dict(report) report_df = pd.DataFrame.from_dict(report_dict, orient='index') avg_report_dict = report_df.mean().to_dict() avg_report_str = classification_report_from_dict(avg_report_dict) print(avg_report_str)出现local variable 'class_name' referenced before assignment怎么解决

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