yumi_total = col_data['种植面积'] * col_data['单位面积产量'] yumi_total = yumi_total.sum()
时间: 2024-02-19 14:59:49 浏览: 34
这两行代码的作用是计算某个农作物在一定面积内的总产量。首先,第一行代码先将`col_data`中某个农作物的种植面积和单位面积产量相乘,得到该农作物在该面积内的总产量,并将结果赋值给`yumi_total`变量。然后,第二行代码将`yumi_total`中所有农作物的总产量相加,得到所有农作物在该面积内的总产量,再将结果重新赋值给`yumi_total`变量。
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import numpy as np import pandas as pd from config import * df = pd.read_excel('./云南各年玉米产量和影响因素的关系.xlsx') data = pd.DataFrame(columns=["年份", "单位", "值"]) for col, col_data in df.groupby("时间"): col_data.dropna(axis=0,how='any',inplace=True) if len( col_data.index) != 0: yumi_total = col_data['种植面积'] * col_data['单位面积产量'] yumi_total = yumi_total.sum() else: yumi_total = np.nan data = data.append({ '年份': col, '值': yumi_total, '单位': "万吨" }, ignore_index=True) data['值']=data['值'].fillna(data['值'].interpolate()) data.to_excel(file_name, index=False)
这段代码主要是读取一个名为“云南各年玉米产量和影响因素的关系.xlsx”的Excel文件,并对数据进行处理和计算,最后将结果写入到另一个Excel文件中。具体来说,它首先使用Pandas库读取Excel文件内容,并对数据进行分组,以年份作为分组依据,然后计算每年的玉米总产量,最后将结果存储到一个新的数据框中,并写入到文件中。其中,对于一些缺失数据,使用了fillna和interpolate方法进行处理,使得结果更加准确。
请帮我给这段代码加上注释:import os import time if __name__ == '\_\_main\_\_': path = '~/yumi/camcap/' folder = f'{path}/{time.strftime("%Y%m%d")}' if not os.path.exists(folder): os.mkdir(folder) # 拍照 os.system( f'fswebcam -d /dev/video1 --no-banner --flip v -r 1920*1080 --delay 3 --skip 10 {folder}/{time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")}.jpg' ) print(‘camcap successful’)
```
# 导入os和time模块
import os
import time
# 如果该脚本是直接运行的,则执行以下程序
if __name__ == '__main__':
# 设置存储路径
path = '~/yumi/camcap/'
# 设置文件夹名为当前日期
folder = f'{path}/{time.strftime("%Y%m%d")}'
# 如果该文件夹不存在,则创建该文件夹
if not os.path.exists(folder):
os.mkdir(folder)
# 使用fswebcam对摄像头进行拍照,保存到上面设置的文件夹
os.system(
f'fswebcam -d /dev/video1 --no-banner --flip v -r 1920*1080 --delay 3 --skip 10 {folder}/{time.strftime("%Y%m%d%H%M%S")}.jpg'
)
# 输出拍照成功的信息
print('camcap successful')
```
这段代码的主要作用是使用fswebcam拍摄摄像头,并将照片保存到指定的文件夹中。其中包括以下几个步骤:
1. 导入所需的模块:os和time模块。
2. 设置存储路径,即存储照片的文件夹路径。
3. 检查该文件夹是否存在,如果不存在则创建该文件夹。
4. 使用fswebcam对摄像头进行拍照。
5. 输出拍照成功的信息。