data.iloc[:, -1].unique()
时间: 2024-01-18 12:03:13 浏览: 164
This code retrieves the unique values in the last column of the pandas DataFrame "data".
The ".iloc[:, -1]" selects all rows and the last column, while ".unique()" returns an array of unique values in that column.
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帮我看看代码:data.iloc[:, -1].unique()
这段代码是用来获取数据集(data)中最后一列(-1)的所有唯一值(unique)。
具体来说, ".iloc" 是 Pandas 库中的一个函数,用于根据位置(而非标签)来访问数据。 ":" 表示选取所有的行,"-1" 表示选取最后一列。最后, ".unique()" 用于获取该列中所有的唯一值。
因此,这段代码可以用于检查数据集中最后一列有哪些不同的取值,以便更好地理解数据集的特征。
修改程序data = pd.read_csv('result_8.txt', sep='\t', header=None) # 选取第一列和第二列作为x和y x = data.iloc[:, 0] y = data.iloc[:, 1] # 给定x和y的范围 x_range = [20.942, 64.524] y_range = [17.568, 151.632] # 在给定范围中筛选第三列的数据 z = data[(data.iloc[:, 0] >= x_range[0]) & (data.iloc[:, 0] <= x_range[1]) & (data.iloc[:, 1] >= y_range[0]) & (data.iloc[:, 1] <= y_range[1])].iloc[:, 2] # 去重并求出最小值 min_z = z.unique().min() print(min_z),打印出满足条件的这一行的第一列、第二列和第三列的坐标信息,格式为(x,y,z)
修改后的程序如下:
```python
import pandas as pd
# 读取数据文件
data = pd.read_csv('result_8.txt', sep='\t', header=None)
# 选取第一列和第二列作为x和y
x = data.iloc[:, 0]
y = data.iloc[:, 1]
# 给定x和y的范围
x_range = [20.942, 64.524]
y_range = [17.568, 151.632]
# 在给定范围中筛选第三列的数据
z = data[(data.iloc[:, 0] >= x_range[0]) & (data.iloc[:, 0] <= x_range[1]) &
(data.iloc[:, 1] >= y_range[0]) & (data.iloc[:, 1] <= y_range[1])].iloc[:, 2]
# 去重并求出最小值
min_z = z.unique().min()
# 打印出满足条件的这一行的第一列、第二列和第三列的坐标信息,格式为(x,y,z)
result = data[data.iloc[:, 2] == min_z].iloc[:, :3]
print('({},{},{})'.format(result.iloc[0, 0], result.iloc[0, 1], result.iloc[0, 2]))
```
这个程序会输出满足条件的这一行的第一列、第二列和第三列的坐标信息,格式为(x,y,z)。注意,这个程序假设数据文件中的第一列是x,第二列是y,第三列是z。如果数据文件中的列名不同,需要修改程序中的相应代码。
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