time1.append(ceres_sec) df99=pd.DataFrame(time1,columns=['time']) ceres11=pd.concat([ceres,df99],axis=1) p=pd.concat([bsrn,df999],axis=1) result = [] for x in range(len(time1)): final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))] # ceres_T=ceres.index(time1[x]) final2=final2.reset_index(drop=True) if not final2.empty: dfb=final2['year'].values dfc=final2['month'].values dfd=final2['day'].values dfe=final2['hour'].values dff=final2['min'].values dfi=final2['total_FS'].values for w in range(len(final2)): z=sum(final2['total_FS'])/len(final2) 怎么使得z与ceres的每一行一一对应
时间: 2024-03-25 14:40:01 浏览: 9
你可以使用一个循环来计算每个时间点的z值,并将其添加到一个列表中,然后将该列表与ceres数据框合并即可。示例代码如下:
```
time1.append(ceres_sec)
df99=pd.DataFrame(time1,columns=['time'])
ceres11=pd.concat([ceres,df99],axis=1)
p=pd.concat([bsrn,df999],axis=1)
z_values = []
for x in range(len(time1)):
final2 = p[((p['time']<=time1[x]+900)&(p['time']>=time1[x]-900))]
final2=final2.reset_index(drop=True)
if not final2.empty:
z=sum(final2['total_FS'])/len(final2)
z_values.append(z)
z_df = pd.DataFrame(z_values, columns=['z'])
result = pd.concat([ceres11, z_df], axis=1)
```
这样你就可以得到一个包含z值的新数据框result,其中每一行都与ceres的每一行一一对应。
相关问题
def time_slice_scheduling(processes, time_slice): #时间片轮法 current_time = 0 ready_queue = processes.copy() while any(p.state != State.TERMINATED for p in ready_queue): processes_in_queue = len(ready_queue) current_process = ready_queue.pop(0) if current_process.state == State.TERMINATED: continue if current_process.state == State.NEW: current_process.state = State.RUNNING current_process.runtime = 0 current_process.start_time = current_time current_process.run(time_slice) current_time += time_slice if current_process.state == State.TERMINATED: current_process.end_time = current_time if current_process.state == State.RUNNING and current_process.rest_of_time > 0: ready_queue.append(current_process) if len(ready_queue) == processes_in_queue and current_process.rest_of_time > 0: ready_queue.append(current_process) return [p.end_time - p.start_time for p in processes],[(p.end_time - p.start_time) / p.cpu_time for p in processes],time_slice
这段代码是一个关于时间片轮法的实现,但是需要注意以下事项:
1. 代码中使用了 `State` 类型,但是没有给出其定义,需要确认其定义是否正确,否则代码会报错。
2. `ready_queue = processes.copy()` 将 `processes` 列表复制一遍,但是如果 `processes` 中的元素是对象,复制得到的只是对象的引用,需要确认是否符合需要。
3. `any(p.state != State.TERMINATED for p in ready_queue)` 用于判断是否还有进程未完成,需要确认代码中是否正确地修改了进程的状态。
4. `processes_in_queue = len(ready_queue)` 用于记录当前队列中的进程数,需要确认代码中是否正确地维护了进程队列。
5. `current_process = ready_queue.pop(0)` 用于从队列中取出下一个进程,需要确认代码中是否正确地维护了队列的顺序。
6. `current_process.run(time_slice)` 用于模拟进程运行,需要确认 `run()` 方法的实现是否正确。
7. `current_process.end_time = current_time` 用于记录进程结束时间,需要确认代码中是否正确地记录了时间信息。
8. `ready_queue.append(current_process)` 用于将进程重新加入队列,需要确认代码中是否正确地维护了队列的顺序。
9. `return [p.end_time - p.start_time for p in processes],[(p.end_time - p.start_time) / p.cpu_time for p in processes],time_slice` 返回了进程的运行时间和 CPU 利用率,需要确认代码中的计算是否正确。
以上是需要注意的事项,希望对你有所帮助。
alphas = np.logspace(-10,10,20) coef = pd.DataFrame() for alpha in alphas: ridge_clf = Ridge(alpha=alpha) ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train) df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns) df['alpha']=alpha coef = coef.append(df,ignore_index=True) coef.round(decimals=2)修改代码
alphas = np.logspace(-10,10,20)
coef = pd.DataFrame()
for alpha in alphas:
ridge_clf = Ridge(alpha=alpha)
ridge_clf.fit(X_train[features_without_ones],y_train)
df = pd.DataFrame([ridge_clf.coef_],columns=X_train[features_without_ones].columns)
df['alpha']=alpha
coef = coef.append(df,ignore_index=True)
coef = coef.round(decimals=2)
这样就可以将 coef 变量的小数位数改为 2 了。