col_list = null_col_df1.index.tolist() print(col_list) for col in col_list: print(col,df[col].median())

这段代码的作用是读取 DataFrame 中缺失值所在列的名称，并计算每一列的中位数。

具体解释如下：

- 第一行代码 `col_list = null_col_df1.index.tolist()` 读取了 DataFrame `null_col_df1` 中缺失值所在列的名称，并将其存储在列表 `col_list` 中。
- 第二行代码 `print(col_list)` 打印出了 `col_list`，即缺失值所在的列名列表。
- 第三行代码 `for col in col_list:` 开始对 `col_list` 中的每个列名进行循环遍历。
- 第四行代码 `print(col,df[col].median())` 输出当前循环列名 `col`，以及 DataFrame 中该列的中位数值。

需要注意的是，这段代码中并没有对 DataFrame 进行填充缺失值的操作。如果需要对缺失值进行填充，需要在循环中使用相应的方法进行处理。

相关问题

all_etf_data = pd.concat(df_list, ignore_index=True)

all_etf_data 是一个数据帧，它由多个数据帧组成，这些数据帧来自 df_list 列表。pd.concat() 函数用于将多个数据帧合并成一个数据帧。ignore_index 参数用于忽略原来每个数据帧的索引，并在合并后使用一个新的索引。

例如：

df1 = pd.DataFrame({'A': ['A0', 'A1', 'A2'],
                    'B': ['B0', 'B1', 'B2'],
                    'C': ['C0', 'C1', 'C2']},
                   index=[0, 1, 2])
df2 = pd.DataFrame({'A': ['A3', 'A4', 'A5'],
                    'B': ['B3', 'B4', 'B5'],
                    'C': ['C3', 'C4', 'C5']},
                   index=[3, 4, 5])
df3 = pd.DataFrame({'A': ['A6', 'A7', 'A8'],
                    'B': ['B6', 'B7', 'B8'],
                    'C': ['C6', 'C7', 'C8']},
                   index=[6, 7, 8])

df_list = [df1, df2, df3]
all_df = pd.concat(df_list, ignore_index=True)
print(all_df)

输出结果：

    A   B   C
0  A0  B0  C0
1  A1  B1  C1
2  A2  B2  C2
3  A3  B3  C3
4  A4  B4  C4
5  A5  B5  C5
6  A6  B6  C6
7  A7  B7  C7
8  A8  B8  C8

这样就将三个数据帧合并成了一个数据帧，并且使用了新的索引。

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。