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pandas按照列的序号取出列

时间: 2025-01-30 14:52:26 浏览: 53
### 使用 `iloc` 方法根据列索引选择数据 在 Pandas 中，可以使用 `iloc` 函数通过位置（即基于整数的位置）来访问 DataFrame 的子集。这使得可以根据列的序号轻松提取特定列。 对于给定的数据框： ```python import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5, 4), columns=['a', 'b', 'c', 'd']) print("原始数据框:") print(df) ``` 要按列索引选择单个或多个列，可采用如下方式： #### 单个列的选择 如果想要选择第 n 列，则可以通过传递该数值到 iloc 来实现。例如，为了获得第二列（'b'），应该这样做： ```python single_column = df.iloc[:, 1] # 获取第二列 print("\n仅选中的一列：") print(single_column) ``` 这里 `:` 表示取所有的行，而 `1` 是指代第二列的索引[^2]。 #### 多个连续列的选择 当目标是从左至右依次选取若干相邻列时，可以用切片语法完成此操作。比如选出前两列 ('a', 'b') 可以这样写： ```python multiple_columns = df.iloc[:, :2] # 获取前两列 print("\n选中的多列：") print(multiple_columns) ``` 上述代码片段会返回一个新的 DataFrame，它只包含原表中的前两列。 #### 非连续列的选择 若需挑选不相连的几列出来，可通过提供一个由所需各列索引组成的列表作为参数传入 `iloc` 。假设现在想获取第一列和最后一列： ```python non_consecutive_columns = df.iloc[:, [0, -1]] # 获取首尾两列 print("\n非连续列：") print(non_consecutive_columns) ``` 这种方法允许灵活地指定任何数量以及任意顺序下的列组合。
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但是，pandas的rolling.apply函数可以自定义函数，但是返回多个值（最大值和最小值以及索引）需要一些技巧。我们可以分别计算：-滚动绝对值最大值：使用rolling(window).apply(lambdax:np.max(np.abs(x)))可以计算...

拉丁超立方采样 1、识别tif格式文件夹 2、读取环境协变量集 3、对输入概率分布进行分层，分层在累积概率尺度(0~1.0)上把累积曲线分成相等的区间，然后，从输入分布的每个区间中随机抽取样本。在每一区间抽取的样本代表环境因子整个分布空间。 4、将设计的样点尽可能地重复环境因子的分布，通过样点对环境因子属性空间的覆盖，使得样点可很好地捕捉环境因子的多元分布特征 5、将提取的样点取出输出csv’格式的样点数据 样点数据第一列为序号，第二列为X坐标，第三列为Y坐标（十进制）

您可以使用Python的pandas库来读取环境协变量集的数据。以下是示例代码： python import pandas as pd covariate_file = '/path/to/covariate.csv' # 更改为您的环境协变量文件路径 covariate_data = pd.read_...

# -*- coding:cp936 -*- ''' info.csv为UTF-8编码的文件，有4列数据，以下为文件的一部分： 序号 商品名 销售数量 销售日期 1 固态硬盘 18 2025/3/12 2 机械硬盘 14 2025/11/24 3 显示器 19 2025/7/8 请读出文件中数据，统计在7到10月中销量最高的前5位产品。 用户输入 无 输出 固态硬盘 31 显卡 31 电源 31 摄像头 25 散热器 25 --------------------------------------------------------- 注意：仅在注释标志Program 和 End行之间填入所编写语句。 ------------------------------------------------------'''

# 按照 product_name 分组，并汇总 sales_volume grouped_data = filtered_data.groupby('product_name')['sales_volume'].sum().reset_index() #### 4. 排序并选取前五名 通过对汇总后的数据按销量降序排列，...

""" 第一步读取数据，取出我们想要的指标 服务器地址：localhost 数据库:bdpd_rmv 账户名：root 密码：123456 端口：3306 字符编码：'utf8mb4' 表名：RMV_KDSQ_MODEL_INDEX_INFO 提取指定字段:SCORE,BAD_FLAG """ import pandas as pd from sqlalchemy import create_engine import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import matplotlib.font_manager as fm import numpy as np def calKs(): # 数据库连接配置 db_config = { 'host': 'localhost', # 服务器地址 'port': 3306, # 端口 'user': 'root', # 账户名 'password': '123456', # 密码 'database': 'bdpd_rmv', # 数据库名 'charset': 'utf8mb4' # 字符编码（默认使用utf8mb4） } # 步骤1: 创建数据库连接 # 使用SQLAlchemy创建MySQL连接引擎 # 格式: mysql+pymysql://用户名:密码@主机:端口/数据库名 engine = create_engine( f"mysql+pymysql://{db_config['user']}:{db_config['password']}@{db_config['host']}:{db_config['port']}/{db_config['database']}?charset={db_config['charset']}" ) # 步骤2: 读取数据并提取指定字段 query = "SELECT * FROM RMV_KDSQ_MODEL_INDEX_INFO" # SQL查询语句，获取所有列 data = pd.read_sql(query, engine) # 执行查询并读取到DataFrame # 将列名转换为大写（确保字段名一致性） data.columns = data.columns.str.upper() # 检查数据 print(f"成功读取 {len(data)} 条记录") print(data.head()) # 打印前5行数据（用于调试） # 修复步骤1: 确保所有列使用正确数据类型 # 将SCORE转换为浮点数（无法转换的设为NaN） data['SCORE'] = pd.to_numeric(data['SCORE'], errors='coerce') # 将BAD_FLAG转换为整数（0/1） # 处理非数值数据：无法转换的设为NaN，然后用0填充，最后转换为整数 data['BAD_FLAG'] = pd.to_numeric(data['BAD_FLAG'], errors='coerce').fillna(0).astype(int) # 定义一个新的分组，按照FLAG和MONITOR_DT做分组 cols = ['FLAG', 'MONITOR_DT'] # 分组依据的列 # 按FLAG和MONITOR_DT分组，取每组第一条记录（实际只需要分组标识） modelInfo = data[cols].groupby(by=cols).first().reset_index() # 获取分组标识列表 flag_list = modelInfo['FLAG'].to_list() monitor_list = modelInfo['MONITOR_DT'].to_list() print(flag_list, monitor_list) # 打印分组标识（调试用） # 获取分组数量 modelInfo_len = len(flag_list) # 遍历每个分组 for i in range(modelInfo_len): print(flag_list[i], monitor_list[i]) # 打印当前分组信息 # 筛选当前分组的数据（三种方法） # 方法1: 使用where（不推荐，会保留所有行，不符合条件的设为NaN） # df = data.where((data['FLAG'] == flag_list[i]) & (data['MONITOR_DT'] == monitor_list[i])) # 方法2: 布尔索引（推荐） # df = data[(data['FLAG'] == flag_list[i]) & (data['MONITOR_DT'] == monitor_list[i])] # 方法3: 使用query（当前代码使用的方法） # 注意：字符串类型的值需要加引号，但这里flag_list[i]可能是数值类型，可能导致错误 df = data.query(f"FLAG == '{flag_list[i]}' and MONITOR_DT == '{monitor_list[i]}'") # 选择需要的列（SCORE和BAD_FLAG） df = df[['SCORE', 'BAD_FLAG']] # 步骤2: 按SCORE升序排序（排序后重置索引） df.sort_values('SCORE', ascending=True, inplace=True) df.reset_index(drop=True, inplace=True) # 重置索引，丢弃原索引 # 添加行号（从1开始） df['row_number'] = range(1, len(df) + 1) # 步骤3: 计算基本统计量 total_samples = len(df) # 总样本数 total_bad = df['BAD_FLAG'].sum() # 坏样本总数 total_good = total_samples - total_bad # 好样本总数 # 步骤4: 计算累计值 df['cum_bad'] = df['BAD_FLAG'].cumsum() # 累计坏样本数 df['GOOD_FLAG'] = 1 - df['BAD_FLAG'] # 创建好样本标志（1-BAD_FLAG） df['cum_good'] = df['GOOD_FLAG'].cumsum() # 累计好样本数 # 计算累计占比（避免除零错误） df['cum_bad_pct'] = df['cum_bad'] / total_bad if total_bad > 0 else 0 df['cum_good_pct'] = df['cum_good'] / total_good if total_good > 0 else 0 # 步骤5: 计算KS值（好坏占比差值的最大绝对值） df['cum_diff'] = abs(df['cum_bad_pct'] - df['cum_good_pct']) # 计算每个点的差值 # 找到最大差值（即KS值） ks_value = df['cum_diff'].max() # 找到KS值对应的分数点（使用idxmax获取最大差值的索引） print(i, '找到KS值对应的分数点:', df['cum_diff'].idxmax()) # ks_point = df.loc[df['cum_diff'].idxmax(), 'SCORE'] # ks_point=df.query(f'cum_diff=={ks_value}')['row_number'].to_list()[0] ks_point=np.argmax(df['cum_diff'])+1 # 输出结果 print(f"\nKS值计算结果:") print(f"最大KS值: {ks_value:.4f}") print(f"KS值对应的分数点: {ks_point}") print(df) # 绘图（传入当前分组的相关数据） ks_plot(ks=ks_value, x=df['row_number'], y1=df['cum_bad_pct'], y2=df['cum_good_pct'], ks_point=ks_point, num=i) def ks_plot(ks, x, y1, y2, ks_point, num): """绘制KS曲线图""" # 设置中文字体支持 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei', 'Microsoft YaHei', 'KaiTi', 'SimSun'] # 常用中文字体 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决负号显示问题 # 创建图形 plt.figure(figsize=(10, 6)) # 绘制两条曲线 plt.plot(x, y1, label='累计坏客户占比') # 坏客户累计占比曲线 plt.plot(x, y2, label='累计好客户占比') # 好客户累计占比曲线 # 注释：当前代码中KS点标记被注释掉了 plt.axvline(x=ks_point, color='r', linestyle='--', label=f'KS点(row_number={ks_point})') # 设置图表标题和标签 plt.title(f'KS曲线 (KS值={ks:.4f})') plt.xlabel('样本数') # x轴标签 plt.ylabel('累计占比') # y轴标签 # 添加图例和网格 plt.legend() plt.grid(True) # 保存和显示图像 # plt.savefig(f'ks_{num}.png') # 保存为图片（文件名包含分组编号） plt.show() # 展示图片 if __name__ == '__main__': # 程序入口 calKs() 给我逐行注释

第一步读取数据，取出我们想要的指标 服务器地址：localhost 数据库:bdpd_rmv 账户名：root 密码：123456 端口：3306 字符编码：'utf8mb4' 表名：RMV_KDSQ_MODEL_INDEX_INFO 提取指定字段:SCORE,BAD_FLAG """ # ...

图片一表格文字提取 表格 stage a b c A 1 5.0 162.0 2 2.0 110.0 3 12.0 101.0 4 12.0 105.0 5 13.0 155.0 B 1 4.0 101.0 2 8.0 101.0 3 6.0 125.0 4 15.0 200.0 5 17.0 251.0 C 1 17.0 120.0 2 13.0 210.0 3 14.0 215.0 4 1.0 50.0 5 6.0 70.0 D 1 12.0 210.0 2 4.0 60.0 3 11.0 230.0 4 15.0 225.0 5 2.0 110.0 图片二表格文字提取 表格 A B C D stage a 1 5.0 4.0 17.0 2 2.0 8.0 13.0 3 12.0 6.0 14.0 4 12.0 15.0 1.0 5 13.0 17.0 6.0 b 1 162.0 101.0 120.0 2 110.0 101.0 210.0 3 101.0 125.0 215.0 4 105.0 200.0 50.0 5 155.0 251.0 70.0 c 1 60.0 42.0 38.0 2 60.0 38.0 115.0 3 101.0 40.0 105.0 4 37.0 40.0 50.0 5 58.0 250.0 31.0 图片三表格文字提取 表格 A B C D stage a 2 2.0 8.0 13.0 b 2 110.0 101.0 210.0 c 2 60.0 38.0 115.0根据以上表格内容回答以下问题补全代码编辑区内的相应代码，要求实现如下功能： 使用MultiIndex创建如下DataFrame多级索引： 参考图片一 然后通过转置、stack()方法得到以下数据： 参考图片二 最后通过取值和切片得到目标数据： 参考图片三 最后输出结果图片三 import pandas as pd from sklearn import datasets def demo():     data = datasets.load_linnerud().data     #********** Begin **********#     #*********** End ***********#直接给出代码，不用写出思考过程

import pandas as pd def demo(): # 创建 MultiIndex DataFrame (参考 图片一) arrays = [ ['A', 'A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C', 'D', 'D', 'D', 'D', 'D'], [1, 2, 3...

import numpy as np from tqdm import tqdm import tensorflow as tf import pandas as pd import torch import re from sklearn.model_selection import train_test_split CHEM_FORMULA_SIZE = "([A-Z][a-z]*)([0-9]*)" VALID_ELEMENTS = [ "C", "N", "P", "O", "S", "Si", "I", "H", "Cl", "F", "Br", "B", "Se", "Fe", "Co", "As", "K", "Na", ] ELEMENT_VECTORS = np.eye(len(VALID_ELEMENTS)) element_to_position = dict(zip(VALID_ELEMENTS, ELEMENT_VECTORS)) def formula_to_dense(chem_formula: str) -> np.ndarray: total_onehot = [] for (chem_symbol, num) in re.findall(CHEM_FORMULA_SIZE, chem_formula): num = 1 if num == "" else int(num) one_hot = element_to_position[chem_symbol].reshape(1, -1) one_hot_repeats = np.repeat(one_hot, repeats=num, axis=0) total_onehot.append(one_hot_repeats) if len(total_onehot) == 0: dense_vec = np.zeros(len(element_to_position)) else: dense_vec = np.vstack(total_onehot).sum(0) return dense_vec def sine_embed(v, max_count=256): num_freqs = int(np.ceil(np.log2(max_count))) freqs = 0.5 ** torch.arange(num_freqs, dtype=torch.float32) * np.pi v_tensor = torch.tensor(v, dtype=torch.float32)[:, None] embedded = torch.sin(v_tensor * freqs[None, :]) return torch.abs(embedded).numpy() def encode_formula(formula: str): candidate_features = formula_to_dense(formula) # 将单个化学式转为特征向量 sine_embeddings = sine_embed(candidate_features) return sine_embeddings.flatten() def positional_encoding(max_position, d_model, min_freq=1e-6): position = np.arange(max_position) freqs = min_freq**(2*(np.arange(d_model)//2)/d_model) pos_enc = position.reshape(-1,1)*freqs.reshape(1,-1) pos_enc[:, ::2] = np.cos(pos_enc[:, ::2]) pos_enc[:, 1::2] = np.sin(pos_enc[:, 1::2]) return pos_enc P=positional_encoding(2000000,256, min_freq=1e2) dimn=256 def encoding(rag_tensor,P,dimn): to_pad=[] for sample in rag_tensor: all_dim=[sample[0].numpy().tolist()] pos_enc=[P[int(i)-1] for i in sample[1].numpy().tolist()] for dim in range(dimn): dim_n=[i[dim] for i in pos_enc] all_dim.append(dim_n) to_pad.append(all_dim) to_pad=[tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(i,maxlen=501,dtype='float32',padding='post',truncating='post',value=10) for i in to_pad] to_pad=np.stack((to_pad)) to_pad=np.swapaxes(to_pad, 1, -1) return to_pad def trun_n_d(n,d): return ( n if not n.find('.')+1 else n[:n.find('.')+d+1] ) def prepro_specs_train(df): df = df.reset_index(drop=True) valid = [] mz_intensity = df['Spectrum'].to_list() def process_line(line): pairs = line.split() mz_list = [] intensity_list = [] for pair in pairs: mz, intensity = pair.split(':') mz_list.append(float(mz)) intensity_list.append(float(intensity)) return mz_list, intensity_list for idx, intensities in tqdm(enumerate(mz_intensity)): mz_list, intensity_list = process_line(intensities) mz_list.append(float(df.at[idx, 'Total Exact Mass'])) round_mz_list = [round(float(mz), 2) for mz in mz_list] round_intensity_list = [round(float(intensity), 2) for intensity in intensity_list] valid.append([round_mz_list, round_intensity_list]) return tf.ragged.constant(valid) import json import torch from typing import Dict, List from torch.utils.data import Dataset import transformers from peft import LoraConfig, TaskType, get_peft_model from torch.utils.data import DataLoader, SequentialSampler from transformers import Trainer, TrainingArguments from lora_plus import LoraPlusTrainer from torch.utils.data import RandomSampler def infer_seqlen(source_len: int, target_len: int, cutoff_len: int) -> tuple[int, int]: if target_len * 2 < cutoff_len: # truncate source max_target_len = cutoff_len elif source_len * 2 < cutoff_len: # truncate target max_target_len = cutoff_len - source_len else: # truncate both max_target_len = int(cutoff_len * (target_len / (source_len + target_len))) new_target_len = min(max_target_len , target_len) max_source_len = max(cutoff_len - new_target_len, 0) new_source_len = min(max_source_len, source_len) return new_source_len, new_target_len class SupervisedDataset(Dataset): """Dataset for supervised fine-tuning.""" def __init__( self, data_path, tokenizer, model_max_length, user_tokens=[151644], assistant_tokens=[151645], ): super(SupervisedDataset, self).__init__() self.data = json.load(open(data_path)) self.tokenizer = tokenizer self.model_max_length = model_max_length self.user_tokens = user_tokens self.assistant_tokens = assistant_tokens self.ignore_index = -100 # 测试第一条数据是否正确处理 item = self.preprocessing(self.data[0]) print("input:", self.tokenizer.decode(item["input_ids"])) labels = [id_ for id_ in item["labels"] if id_ != -100] # 过滤 -100 的标签 def __len__(self): return len(self.data) def preprocessing(self, example): input_ids = [] labels = [] # 将用户和助手的内容配对 messages = example["conversations"] pairs = [] current_user_encoded = None # 将 user 和 assistant 配对，并将其打包成编码后的 pairs for message in messages: if message["role"] == "user": # 编码用户消息 current_user_encoded = [self.tokenizer.bos_token_id] + self.user_tokens + self.tokenizer.encode( message["content"], add_special_tokens=False ) elif message["role"] == "assistant" and current_user_encoded is not None: # 编码助手消息 assistant_encoded = self.assistant_tokens + self.tokenizer.encode( message["content"], add_special_tokens=False ) # 配对形成一个 (source_ids, target_ids) pairs.append((current_user_encoded, assistant_encoded)) current_user_encoded = None total_length = 0 # 初始化总长度 # 逐对处理编码后的 (source_ids, target_ids) for turn_idx, (source_ids, target_ids) in enumerate(pairs): # 检查是否超出最大长度，若超出则停止处理 if total_length >= self.model_max_length: print("Exceeded max length, stopping processing further turns.") break # 动态截断长度 source_len, target_len = infer_seqlen( len(source_ids), len(target_ids), self.model_max_length - total_length ) source_ids = source_ids[:source_len] target_ids = target_ids[:target_len] # 更新总长度 total_length += source_len + target_len source_label = [self.tokenizer.bos_token_id] + [self.ignore_index] * (source_len-1) target_label = target_ids # 数据拼接 input_ids += source_ids + target_ids labels += source_label + target_label # 添加 EOS 标记 input_ids += [self.tokenizer.eos_token_id] labels += [self.tokenizer.eos_token_id] input_ids += [self.tokenizer.pad_token_id] * ( self.model_max_length - len(input_ids) ) labels += [self.ignore_index] * (self.model_max_length - len(labels)) # 转换为 Tensor input_ids = torch.LongTensor(input_ids) labels = torch.LongTensor(labels) # 构造 attention_mask attention_mask = attention_mask = input_ids.ne(self.tokenizer.pad_token_id) return { "input_ids": input_ids, "labels": labels, "attention_mask": attention_mask, } def __getitem__(self, idx) -> Dict[str, torch.Tensor]: return self.preprocessing(self.data[idx])修改代码，改为读取csv文件，提取csv文件的Molecular Formula、Total Exact Mass、Spectrum以及SELFIES列数据，对Molecular Formula使用formula_to_dense函数获取形状为（batch，18）的输入，对Total Exact Mass和Spectrum列使用prepro_specs_train和encoding函数获取形状为（batch，501，257）的输入，然后SELFIES使用tokenrizer编码，使用cls_token和sep_token作为开始和结束标记，填充标记为pad_token

我们计划创建一个新的数据集类，该类将读取CSV文件，并按照要求处理每一列数据。 步骤： 1. 读取CSV文件，提取所需的四列：'Molecular Formula', 'Total Exact Mass', 'Spectrum', 'SELFIES' 2. 对每一行数据： ...
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1、压缩文件中包含： 中文-英文对照文档、jar包下载地址、Maven依赖、Gradle依赖、源代码下载地址。 2、使用方法： 解压最外层zip，再解压其中的zip包，双击 【index.html】 文件，即可用浏览器打开、进行查看。 3、特殊说明： （1）本文档为人性化翻译，精心制作，请放心使用； （2）只翻译了该翻译的内容，如：注释、说明、描述、用法讲解 等； （3）不该翻译的内容保持原样，如：类名、方法名、包名、类型、关键字、代码 等。 4、温馨提示： （1）为了防止解压后路径太长导致浏览器无法打开，推荐在解压时选择“解压到当前文件夹”（放心，自带文件夹，文件不会散落一地）； （2）有时，一套Java组件会有多个jar，所以在下载前，请仔细阅读本篇描述，以确保这就是你需要的文件。 5、本文件关键字： jar中文-英文对照文档.zip,java,jar包,Maven,第三方jar包,组件,开源组件,第三方组件,Gradle,中文API文档,手册,开发手册,使用手册,参考手册。
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