活动介绍

# 读取原始csv文件 df = pd.read_csv('output.csv') # 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]}) # 合并原始数据和新的数据 new_df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将新的DataFrame对象写入新的csv文件 new_df.to_csv('new_file.csv', index=False)希望写入旧表格中怎么改

时间: 2024-01-31 14:02:46 浏览: 153
如果想要将新数据写入原始csv文件中,可以直接将新数据添加到原始DataFrame对象中,并将修改后的DataFrame对象写入csv文件,具体步骤如下: 1. 首先,读取原始csv文件,可以使用pandas的`read_csv()`函数,例如: ```python import pandas as pd # 读取原始csv文件 df = pd.read_csv('output.csv') ``` 2. 然后,创建新的DataFrame对象并添加到原始DataFrame对象中,例如: ```python # 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]}) # 将新的DataFrame对象添加到原始DataFrame对象中 df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) ``` 这里使用了`pd.concat()`函数将新的DataFrame对象`new_data`添加到原始DataFrame对象`df`中,`ignore_index=True`表示忽略原始DataFrame对象的索引,重新生成新的索引。 3. 最后,将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中,例如: ```python # 将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中 df.to_csv('output.csv', index=False) ``` 这里将修改后的DataFrame对象直接写入原始csv文件`output.csv`中。 综合起来,完整的Python代码如下: ```python import pandas as pd # 读取原始csv文件 df = pd.read_csv('output.csv') # 创建新的DataFrame对象 new_data = pd.DataFrame({'wind Speed': [a]}) # 将新的DataFrame对象添加到原始DataFrame对象中 df = pd.concat([df, new_data], ignore_index=True) # 将修改后的DataFrame对象写入原始csv文件中 df.to_csv('output.csv', index=False) ``` 执行完毕后,新数据就会被添加到原始csv文件`output.csv`中。
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import pandas as pd import numpy as np import pandas as pd from sklearn.utils import shuffle # 读取你的Excel文件(注意Windows路径需要转义) file_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\data3.xlsx' # 使用原始字符串避免转义问题 df = pd.read_excel(file_path, engine='openpyxl') # 必须指定engine参数 class DynamicTemperatureNoise: def __init__(self, temp_col_name='主燃区温度', # 温度特征列名 base_noise_scale=5.0, # 基础噪声标准差(°C) max_noise_scale=20.0, # 最大噪声标准差(°C) epoch_growth=0.3, # 每轮训练噪声强度增长系数 keep_ratio=0.7): # 每条数据被增强的概率 self.temp_col = temp_col_name self.base_scale = base_noise_scale self.max_scale = max_noise_scale self.epoch_growth = epoch_growth self.keep_ratio = keep_ratio self.current_epoch = 0 # 需要在外层训练循环中更新 def _dynamic_scale(self): """动态计算当前epoch的噪声强度""" return min(self.base_scale * (1 + self.epoch_growth * self.current_epoch), self.max_scale) def __call__(self, df): """对输入DataFrame进行增强""" # 深拷贝原始数据避免污染 augmented_df = df.copy() # 随机选择要增强的样本(增强概率=1 - keep_ratio) mask = np.random.rand(len(df)) > self.keep_ratio selected_data = df[mask] if not selected_data.empty: # 生成动态噪声(高斯分布) current_scale = self._dynamic_scale() noise = np.random.normal(0, current_scale, size=len(selected_data)) # 仅对温度列添加噪声,其他特征保持不变 augmented_temp = selected_data[self.temp_col] + noise # 限制温度物理合理性(假设温度范围0-2000°C) augmented_temp = np.clip(augmented_temp, 0, 2000) # 替换原始温度值 augmented_df.loc[mask, self.temp_col] = augmented_temp # 打乱增强后的数据 return shuffle(pd.concat([df, augmented_df], ignore_index=True)) #========================= 使用示例 =========================# # 假设原始数据存储在df中,包含列:掺氨比,过量空气系数,燃尽风位置,主燃区温度,NO排放浓度 # df = pd.read_csv('your_data.csv') # 初始化增强器 noise_augmenter = DynamicTemperatureNoise( temp_col_name='主燃区温度', base_noise_scale=10.0, # 初始噪声标准差10°C max_noise_scale=50.0, # 最大噪声不超过50°C epoch_growth=0.2 # 每轮噪声强度增加20% ) # 模拟训练循环(需要在外层更新current_epoch) for epoch in range(100): noise_augmenter.current_epoch = epoch # 关键步骤:更新当前epoch # 每个epoch开始时增强数据 augmented_data = noise_augmenter(df) # 在此处进行训练步骤... # model.fit(augmented_data[features], augmented_data['NO排放浓度']) # 保存增强后的数据集 # augmented_data.to_csv('augmented_data.csv', index=False) output_path = r'C:\Users\Administrator\Desktop\augdata.xlsx' augmented_data.to_excel(output_path, index=False) 检查错误,并修改为增加到300个数据

import pandas as pd import os from glob import glob def calculate_ratios(input_folder, output_excel): # 获取所有CSV文件路径 csv_files = glob(os.path.join(input_folder, "*.csv")) results = [] for file_path in csv_files: try: # 读取CSV文件(假设使用制表符分隔) df = pd.read_csv(file_path, sep='\t', dtype={'SimpleAverage': str, 'TotalNoOfLines': str}) # 清洗并转换数据类型 df['SimpleAverage'] = pd.to_numeric(df['SimpleAverage'], errors='coerce').fillna(0) df['TotalNoOfLines'] = pd.to_numeric(df['TotalNoOfLines'], errors='coerce').fillna(0) # 计算必要指标 df['product'] = df['SimpleAverage'] * df['TotalNoOfLines'] sum_product = df['product'].sum() sum_total = df['TotalNoOfLines'].sum() # 计算比率(处理除零情况) ratio = sum_product / sum_total if sum_total != 0 else 0 # 提取文件名(不带路径) file_name = os.path.basename(file_path) results.append({ '文件名称': file_name, '指标比率': ratio }) except Exception as e: print(f"处理文件 {file_path} 时出错: {str(e)}") # 创建结果DataFrame并保存 result_df = pd.DataFrame(results).set_index('文件名称') result_df.to_excel(output_excel, sheet_name='计算结果') # 使用示例 calculate_ratios( input_folder="path/to/your/csv_folder", # 替换为实际路径 output_excel="output_result.xlsx" )这个代码出现以下错误Traceback (most recent call last): File "D:\python-data\python-learn\svar.py", line 83, in <module> calculate_ratios( File "D:\python-data\python-learn\svar.py", line 78, in calculate_ratios result_df = pd.DataFrame(results).set_index('文件名称') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "D:\Python\python3.12.3\Lib\site-packages\pandas\core\frame.py", line 6122, in set_index raise KeyError(f"None of {missing} are in the columns") KeyError: "None of ['文件名称'] are in the columns"

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用python,完成以下代码,并显示每一步的完成进度。现在有30个csv文件,名称分别为yuchuli4.1、yuchuli4.2、yuchuli4.3以此类推到yuchuli4.30,他们的路径分别为cygnss/预处理/预处理 分/yuchuli4.1.csv,cygnss/预处理/预处理 分/yuchuli4.2.csv以此类推到cygnss/预处理/预处理 分/yuchuli4.30.csv,这些csv文件都是N乘17的矩阵,另外还有一个名称为Total_water_level的csv文件,其路径为Total water level data/Extraction results of original total water level data/Total_water_level.csv,是N乘4的矩阵。这30个csv文件和名称为Total_water_level的csv文件都含有名称为“sp_lat”、“sp_lon”、“ddm_timestamp_utc”数据,请根据他们的“sp_lat”、“sp_lon”、“ddm_timestamp_utc”数据,用最邻近插值法,将名称为Total_water_level的csv文件插到这30个csv文件中,将名称为Total_water_level的csv文件中的名称为“waterlevel”数据加到这30个csv文件的最后一列,对于yuchuli中的每一行时间戳(ddm_timestamp_utc)数据,找到Total_water_level中与之最邻近的时间戳(ddm_timestamp_utc)的点,然后在该时间戳下,找到sp_lat和sp_lon最接近的点,并且如果该点的纬度差和经度差都在1度以内,则取该值;否则不插值,并删除该行。最后将没加上“waterlevel”数据的行剔除,将加完waterlevel数据且剔除完数据的名称为yuchuli4.1的csv文件命名为pipei4.1的csv文件保存到D:\李劲阳毕设\数据匹配\分,将加完waterlevel数据的名称为yuchuli4.2的csv文件命名为pipei4.2的csv文件保存到D:\李劲阳毕设\数据匹配\分,将加完waterlevel数据的名称为yuchuli4.3的csv文件命名为pipei4.3的csv文件保存到D:\李劲阳毕设\数据匹配\分,以此类推,将加完waterlevel数据的名称为yuchuli4.30的csv文件命名为pipei4.30的csv文件保存到D:\李劲阳毕设\数据匹配\分。其中pipei4.1到pipei4.30中的4.1到4.30表示日期,最后将生成的名称为pipei4.1到pipei4.30的csv文件按日期顺序合并成一个名称为pipei4的csv文件,保存到D:\李劲阳毕设\数据匹配\总 import pandas as pd import numpy as np import os from scipy.spatial import KDTree from tqdm import tqdm # ================================================================= # 步骤1:加载总水位数据并建立时空索引 # ================================================================= print("【步骤1/5】正在加载水位总数据...") total_water = pd.read_csv(r"Total water level data/Extraction results of original total water level data/Total_water_level.csv") # 预处理时间戳(假设时间戳为Unix时间格式) total_water['timestamp_group'] = total_water['ddm_timestamp_utc'].astype(int) timestamp_groups = {} for ts, group in tqdm(total_water.groupby('timestamp_group'), desc="建立时间戳索引"): coords = group[['sp_lat', 'sp_lon']].values timestamp_groups[ts] = { 'data': group, 'kdtree': KDTree(coords) } # ================================================================= # 步骤2:定义匹配函数 # ================================================================= def match_water_level(row, ts_group): """ 核心匹配函数 """ # 在时间维度上匹配 matched_ts = min(ts_group.keys(), key=lambda x: abs(x - row['ddm_timestamp_utc'])) time_diff = abs(matched_ts - row['ddm_timestamp_utc']) # 在空间维度匹配 target_group = ts_group[matched_ts] dist, idx = target_group['kdtree'].query([[row['sp_lat'], row['sp_lon']]], k=1) # 检查地理误差 if dist[0] > 1: # 1度阈值 return np.nan return target_group['data'].iloc[idx[0]]['waterlevel'] # ================================================================= # 步骤3:处理30个文件 # ================================================================= output_dir = r"D:\李劲阳毕设\数据匹配\分" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) print("\n【步骤2/5】开始处理30个数据文件:") for i in tqdm(range(1, 31), desc="整体进度"): # 读取原始文件 file_num = f"4.{i}" input_path = f"cygnss/预处理/预处理 分/yuchuli{file_num}.csv" df = pd.read_csv(input_path) # 执行匹配 tqdm.write(f"正在处理 yuchuli{file_num}.csv...") df['waterlevel'] = df.apply(lambda row: match_water_level(row, timestamp_groups), axis=1) # 数据清洗 df_clean = df.dropna(subset=['waterlevel']).copy() # 保存处理结果 output_path = os.path.join(output_dir, f"pipei{file_num}.csv") df_clean.to_csv(output_path, index=False) # ================================================================= # 步骤4:合并所有文件 # ================================================================= print("\n【步骤3/5】开始合并数据文件...") merged_data = pd.DataFrame() file_list = [f"pipei4.{i}.csv" for i in range(1,31)] for fname in tqdm(sorted(file_list, key=lambda x: float(x.split('.')[1])), desc="合并进度"): file_path = os.path.join(output_dir, fname) df_part = pd.read_csv(file_path) merged_data = pd.concat([merged_data, df_part], ignore_index=True) # ================================================================= # 步骤5:保存最终结果 # ================================================================= print("\n【步骤4/5】正在保存最终合并文件...") final_output = r"D:\李劲阳毕设\数据匹配总\pipei4.csv" merged_data.to_csv(final_output, index=False) print("\n✅ 处理完成!最终文件已保存至:", final_output) 现在不需要将生成的名称为pipei4.1到pipei4.30的csv文件按日期顺序合并成一个名称为pipei4的csv文件,保存到D:\李劲阳毕设\数据匹配\总,因此为我改进以上代码并生成最终完整的代码给我

表格里面相同键的有多条记录,为什么有些只打印了第一条没有打印最后一条 import pandas as pd from pathlib import Path def extract_matching_pairs(main_excel, sample_csv, output_sheet="样本匹配结果"): try: # 1. 读取主Excel文件 with pd.ExcelFile(main_excel) as xls: df_main = pd.read_excel(xls, sheet_name=xls.sheet_names[1], converters={'card_num': str, 'card_batch': str}) print(f"已读取主文件工作表: {xls.sheet_names[1]}") # 2. 读取样本CSV文件 df_sample = pd.read_csv(sample_csv, dtype={'cardNum': str, 'cardBatch': str}) # 3. 数据清洗和键创建 def clean_key(s): """统一键格式:去除空格和.0后缀""" s = str(s).strip() return s[:-2] if s.endswith('.0') else s # 主文件键:card_num + card_batch df_main['匹配键'] = df_main['card_num'].apply(clean_key) + '|' + df_main['card_batch'].apply(clean_key) # 样本文件键:cardNum + cardBatch df_sample['匹配键'] = df_sample['cardNum'].apply(clean_key) + '|' + df_sample['cardBatch'].apply(clean_key) # 4. 找出两表共有的匹配键 common_keys = set(df_main['匹配键']).intersection(set(df_sample['匹配键'])) print(f"找到 {len(common_keys)} 组完全匹配的数据组合") # 5. 从样本文件中提取每组匹配的首尾记录 result_records = [] for key in common_keys: matched = df_sample[df_sample['匹配键'] == key] if not matched.empty: result_records.append(matched.iloc[0]) # 首条记录 if len(matched) > 1: result_records.append(matched.iloc[-1]) # 末条记录 # 6. 保存结果到主文件的新工作表 if result_records: result_df = pd.DataFrame(result_records).drop(columns=['匹配键']) with pd.ExcelWriter(main_excel, engine='openpyxl', mode='a') as writer: # 删除已存在的输出工作表 from openpyxl import load_workbook wb = load_workbook(main_excel) if output_sheet in wb.sheetnames: del wb[output_sheet] wb

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EditPlus中实现COBOL语言语法高亮的设置

标题中的“editplus”指的是一个轻量级的代码编辑器,特别受到程序员和软件开发者的欢迎,因为它支持多种编程语言。标题中的“mfcobol”指的是一种特定的编程语言,即“Micro Focus COBOL”。COBOL语言全称为“Common Business-Oriented Language”,是一种高级编程语言,主要用于商业、金融和行政管理领域的数据处理。它最初开发于1959年,是历史上最早的高级编程语言之一。 描述中的“cobol语言颜色显示”指的是在EditPlus这款编辑器中为COBOL代码提供语法高亮功能。语法高亮是一种编辑器功能,它可以将代码中的不同部分(如关键字、变量、字符串、注释等)用不同的颜色和样式显示,以便于编程者阅读和理解代码结构,提高代码的可读性和编辑的效率。在EditPlus中,要实现这一功能通常需要用户安装相应的语言语法文件。 标签“cobol”是与描述中提到的COBOL语言直接相关的一个词汇,它是对描述中提到的功能或者内容的分类或者指代。标签在互联网内容管理系统中用来帮助组织内容和便于检索。 在提供的“压缩包子文件的文件名称列表”中只有一个文件名:“Java.stx”。这个文件名可能是指一个语法高亮的模板文件(Syntax Template eXtension),通常以“.stx”为文件扩展名。这样的文件包含了特定语言语法高亮的规则定义,可用于EditPlus等支持自定义语法高亮的编辑器中。不过,Java.stx文件是为Java语言设计的语法高亮文件,与COBOL语言颜色显示并不直接相关。这可能意味着在文件列表中实际上缺少了为COBOL语言定义的相应.stx文件。对于EditPlus编辑器,要实现COBOL语言的颜色显示,需要的是一个COBOL.stx文件,或者需要在EditPlus中进行相应的语法高亮设置以支持COBOL。 为了在EditPlus中使用COBOL语法高亮,用户通常需要做以下几步操作: 1. 确保已经安装了支持COBOL的EditPlus版本。 2. 从Micro Focus或者第三方资源下载COBOL的语法高亮文件(COBOL.stx)。 3. 打开EditPlus,进入到“工具”菜单中的“配置用户工具”选项。 4. 在用户工具配置中,选择“语法高亮”选项卡,然后选择“添加”来载入下载的COBOL.stx文件。 5. 根据需要选择其他语法高亮的选项,比如是否开启自动完成、代码折叠等。 6. 确认并保存设置。 完成上述步骤后,在EditPlus中打开COBOL代码文件时,应该就能看到语法高亮显示了。语法高亮不仅仅是颜色的区分,它还可以包括字体加粗、斜体、下划线等样式,以及在某些情况下,语法错误的高亮显示。这对于提高编码效率和准确性有着重要意义。
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影子系统(windows)问题排查:常见故障诊断与修复

# 摘要 本文旨在深入探讨影子系统的概念、工作原理以及故障诊断基础。首先,介绍影子系统的定义及其运作机制,并分析其故障诊断的理论基础,包括系统故障的分类和特征。接着,详细探讨各种故障诊断工具和方法,并提供实际操作中的故障排查步骤。文中还深入分析了影子系统常见故障案例,涵盖系统启动问题、软件兼容性和网络连通性问题,并提供相应的诊断与解决方案。高级故障诊断与修复