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pandas pd.DataFrame设置字段名

时间: 2023-08-14 14:11:11 浏览: 360
您可以使用`pd.DataFrame`的`columns`参数来设置DataFrame的字段名。以下是一个示例： ```python import pandas as pd # 创建一个空的DataFrame df = pd.DataFrame() # 设置字段名 df.columns = ['字段1', '字段2', '字段3'] # 打印DataFrame print(df) ``` 上述代码中，我们首先创建了一个空的DataFrame，然后通过将字段名赋值给`columns`属性来设置字段名。最后，我们打印DataFrame来验证字段名是否正确设置。 请根据您的实际需求修改字段名和DataFrame的内容。
相关问题

``` import pandas as pd def big_countries(world: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: return world.loc[(world['area'] >= 3000000) | (world['population'] >= 25000000), ['name', 'area', 'population']] import pandas as pd def big_countries(World: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: df = World[(World['area'] >= 3000000) | (World['population'] >= 25000000)] return df[['name', 'population', 'area']]```请解释这两段代码为什么不一样，语法↑有什么区别

<think>嗯，用户给了两段Python代码，都是用pandas处理数据，函数名都是big_countries，参数都是DataFrame，但具体实现有些不同。用户想知道这两段代码为什么不一样，语法上的区别在哪里。 首先，我需要仔细看看这两段代码。第一段用的是world.loc，条件放在loc里面，然后选取了['name', 'area', 'population']这三列。第二段是先筛选出符合条件的DataFrame，再返回特定的列。看起来都是要筛选出面积大于等于3百万或者人口大于等于2500万的国家，然后返回指定列。那为什么写法不同呢？ 首先，注意到第一个函数参数是world，第二个是World，这里可能只是变量名大小写的区别，不过Python是区分大小写的，所以如果调用的时候传入的参数名不同可能会有问题。不过可能用户只是举例，实际可能不会有这个问题。 然后，第一段代码使用了loc方法，而第二段是直接通过布尔索引筛选。loc通常用于标签索引，但在这里，两者都是基于条件的布尔索引。两种方法都可以，但可能有性能上的差异吗？或者写法上的偏好？ 另外，第一段代码返回的列顺序是name, area, population，而第二段返回的是name, population, area。所以列的顺序不同，这可能导致输出结果的列顺序不一样，但数据内容是一样的。用户可能注意到了这点不同。 还有，第一段代码的条件是用位运算符|，而pandas中处理多个条件时，需要使用括号将每个条件括起来，并且使用位运算符而不是逻辑运算符。但两段代码都正确使用了|，并且用括号括起来了，所以这部分没问题。 然后，第一段代码使用loc来同时筛选行和列，而第二段代码是先筛选行，再选择列。这两种方法在功能上是等价的，但写法不同。可能loc的方式更明确一些，而第二种方法更简洁。 另外，检查是否有语法错误。两段代码看起来语法都是正确的，只是写法不同。可能用户想知道哪种方式更好，或者为什么会有不同的写法。 总结一下，区别可能有几点：变量名大小写，loc的使用与否，列顺序的不同，以及筛选和列选择的顺序。需要逐一解释这些区别，并说明它们在功能上的影响，比如列顺序会影响输出结果的结构，变量名不同可能导致错误，但可能在上下文中被正确处理。</think>这两段代码的核心逻辑相同，但存在以下4个关键差异点： 1. **变量名大小写差异** - 第一段代码使用小写参数名 `world`，第二段使用首字母大写的 `World` - 这可能导致调用时因参数名不匹配报错（若传入参数名与定义不一致） 2. **筛选方式差异** - 第一段用 `.loc[]` 方法：`world.loc[条件, 列]` 显式使用标签索引器，同时处理行筛选和列选择 - 第二段用链式操作：`World[条件][列]` 先通过布尔索引筛选行，再通过列名切片选择列 3. **列顺序差异** - 第一段返回列顺序：`['name', 'area', 'population']` - 第二段返回列顺序：`['name', 'population', 'area']` - 输出结果的字段排列顺序不同（但数据内容一致） 4. **语法风格差异** - 第一段代码更符合PEP8规范： ```python return world.loc[(条件), [列列表]] # 直接返回表达式 ``` - 第二段代码分步操作： ```python df = World[条件] # 先创建中间变量 return df[[列列表]] ``` **等效性验证**： 用以下测试数据验证输出差异： ```python data = { 'name': ['A','B','C'], 'population': [10, 25000000, 30], 'area': [4000000, 20, 5000000] } df = pd.DataFrame(data) ``` 两段代码均会输出： ``` name population area 0 A 10 4000000 1 B 25000000 20 2 C 30 5000000 ``` 但列顺序会根据代码版本不同分别为： 第一段 `name | area | population`，第二段 `name | population | area` **最佳实践建议**： - 统一使用 `.loc[]` 方法可提升性能（避免创建中间对象） - 保持参数命名一致性防止调用错误 - 明确指定列顺序以满足具体需求

pd.DataFrame.join

`pd.DataFrame.join()` 是 Pandas 库中用于合并两个 DataFrame 的函数。它通常用于基于共享的键（index 或 columns）将数据从一个 DataFrame 添加到另一个 DataFrame 中。这种操作可以创建一个新的 DataFrame，新 DataFrame 包含源 DataFrame 的所有行和目标 DataFrame 的所有列，或者是仅包含匹配的行和列。 join 函数有多种变体，包括： - `inner_join`（默认）：只保留两个 DataFrame 中都有的键值对，即交集部分。 - `left_join`：保留左 DataFrame 的所有行，并加入右 DataFrame 相关的键值对，如果右 DF 没有对应键，则用 NaN 填充。 - `right_join`：同理，但保留右 DataFrame 的所有行。 - `outer_join` 或 `full_join`：保留两个 DataFrame 的所有行，对于不存在的键，用 NaN 填充。 - `how` 参数可以进一步定制合并类型，如 `'exact'` (等于匹配) 或 `'suffixed_'` (添加后缀区分键名) 等。 例如： ```python df1 = pd.DataFrame({'key': ['A', 'B', 'C', 'D'], 'value1': [1, 2, 3, 4]}) df2 = pd.DataFrame({'key': ['B', 'D', 'E', 'F'], 'value2': [5, 6, 7, 8]}) merged = df1.join(df2, on='key') # 默认内连接 # 输出结果可能类似： # key value1 value2 # 0 A 1.0 NaN # 1 B 2.0 5.0 # 2 C 3.0 NaN # 3 D 4.0 6.0 ``` **相关问题--:** 1. `pd.DataFrame.join()`支持哪些类型的键？ 2. 当键列存在重复值时，`join`如何处理？ 3. 如何利用`join`在保持原数据完整性的前提下，新增一列计算两表的关联字段？
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2. 优化历史数据加载（添加列存在性检查） def load_historical_data(days=32): """高效加载历史数据，支持分批处理""" see_list, click_list, play_list = [], [], [] for day in tqdm(range(1, days + 1), desc="加载历史数据"): day_str = f"{day:02d}" # 加载曝光数据 see_path = f'see_{day_str}.csv' if os.path.exists(see_path): see = load_data_safely(see_path, usecols=['did', 'vid'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not see.empty and 'did' in see.columns and 'vid' in see.columns: see_list.append(see) del see gc.collect() # 加载点击数据 click_path = f'click_{day_str}.csv' if os.path.exists(click_path): click = load_data_safely(click_path, usecols=['did', 'vid', 'click_time'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not click.empty and 'click_time' in click.columns and 'did' in click.columns and 'vid' in click.columns: # 优化日期处理 click['date'] = pd.to_datetime(click['click_time'], errors='coerce').dt.date click = click.drop(columns=['click_time'], errors='ignore') click_list.append(click[['did', 'vid', 'date']]) del click gc.collect() # 加载播放数据 play_path = f'playplus_{day_str}.csv' if os.path.exists(play_path): play = load_data_safely(play_path, usecols=['did', 'vid', 'play_time'], dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) if not play.empty and 'play_time' in play.columns and 'did' in play.columns and 'vid' in play.columns: play_list.append(play) del play gc.collect() gc.collect() # 确保返回三个DataFrame，即使某些为空 return ( pd.concat(see_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if see_list else pd.DataFrame(), pd.concat(click_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if click_list else pd.DataFrame(), pd.concat(play_list).drop_duplicates(['did', 'vid']) if play_list else pd.DataFrame() ) # 定义内存优化的数据类型（添加列存在性检查） dtypes = { 'did': 'category', 'vid': 'category', 'play_time': 'float32' } # 可选特征 - 只有在数据中存在时才添加 optional_features = { 'item_cid': 'category', 'item_type': 'category', 'item_assetSource': 'category', 'item_classify': 'category', 'item_isIntact': 'category', 'sid': 'category', 'stype': 'category' } # 添加特征字段 for i in range(88): dtypes[f'f{i}'] = 'float32' # 加载核心数据 print("开始加载核心数据...") did_features = load_data_safely('did_features_table.csv', dtype=dtypes) vid_info = load_data_safely('vid_info_table.csv', dtype=dtypes) # 添加可选特征到dtypes（仅当列存在时） for feature, dtype in optional_features.items(): if not vid_info.empty and feature in vid_info.columns: dtypes[feature] = dtype # 重新加载数据以确保所有列使用正确的数据类型 if os.path.exists('did_features_table.csv'): did_features = load_data_safely('did_features_table.csv', dtype=dtypes) else: print("⚠️ did_features_table.csv 不存在") did_features = pd.DataFrame() if os.path.exists('vid_info_table.csv'): vid_info = load_data_safely('vid_info_table.csv', dtype=dtypes) else: print("⚠️ vid_info_table.csv 不存在") vid_info = pd.DataFrame() # 加载历史数据 - 确保所有变量都被定义 print("开始加载历史数据...") hist_exposure, hist_click, hist_play = load_historical_data(days=32) # 打印历史数据状态 print(f"历史曝光数据形状: {hist_exposure.shape if not hist_exposure.empty else '空'}") print(f"历史点击数据形状: {hist_click.shape if not hist_click.empty else '空'}") print(f"历史播放数据形状: {hist_play.shape if not hist_play.empty else '空'}") # 3. 优化点击数据集构建（添加空数据检查） def build_click_dataset(hist_exposure, hist_click, sample_ratio=0.1): """构建点击数据集，包含负样本采样""" if hist_exposure.empty or hist_click.empty: print("⚠️ 历史曝光或点击数据为空，无法构建数据集") return pd.DataFrame() # 标记正样本 hist_click = hist_click.copy() hist_click['label'] = 1 # 高效标记负样本（使用集合操作） exposure_set = set(zip(hist_exposure['did'], hist_exposure['vid'])) click_set = set(zip(hist_click['did'], hist_click['vid'])) # 找出未点击的曝光 negative_set = exposure_set - click_set # 创建负样本DataFrame if negative_set: negative_dids, negative_vids = zip(*negative_set) negative_samples = pd.DataFrame({ 'did': list(negative_dids), 'vid': list(negative_vids), 'label': 0 }) # 采样负样本 if sample_ratio < 1.0: negative_samples = negative_samples.sample(frac=sample_ratio, random_state=42) else: negative_samples = pd.DataFrame(columns=['did', 'vid', 'label']) # 合并数据集 click_data = pd.concat([ hist_click[['did', 'vid', 'label']], negative_samples ], ignore_index=True) # 释放内存 del exposure_set, click_set, negative_set, negative_samples gc.collect() return click_data # 使用10%负样本比例 - 确保hist_click已定义 if not hist_exposure.empty and not hist_click.empty: print("构建点击数据集...") click_train_data = build_click_dataset(hist_exposure, hist_click, sample_ratio=0.1) else: print("⚠️ 无法构建点击数据集，因为历史曝光或点击数据为空") click_train_data = pd.DataFrame() # 4. 优化特征工程（解决分类特征问题） def add_click_features(df, did_features, vid_info, hist_click, hist_play): """添加关键特征，避免内存溢出""" if df.empty: return df # 基础特征（使用索引加速合并） if not did_features.empty and 'did' in did_features.columns: df = df.merge(did_features, on='did', how='left') if not vid_info.empty and 'vid' in vid_info.columns: df = df.merge(vid_info, on='vid', how='left') # 用户行为统计 user_click_count = pd.Series(dtype='int') if not hist_click.empty and 'did' in hist_click.columns: user_click_count = hist_click.groupby('did').size().rename('user_click_count') if not user_click_count.empty: df = df.merge(user_click_count, on='did', how='left') else: df['user_click_count'] = 0 user_total_play = pd.Series(dtype='float') if not hist_play.empty and 'did' in hist_play.columns and 'play_time' in hist_play.columns: user_total_play = hist_play.groupby('did')['play_time'].sum().rename('user_total_play') if not user_total_play.empty: df = df.merge(user_total_play, on='did', how='left') else: df['user_total_play'] = 0 # 视频热度统计 video_click_count = pd.Series(dtype='int') if not hist_click.empty and 'vid' in hist_click.columns: video_click_count = hist_click.groupby('vid').size().rename('video_click_count') if not video_click_count.empty: df = df.merge(video_click_count, on='vid', how='left') else: df['video_click_count'] = 0 avg_play_time = pd.Series(dtype='float') if not hist_play.empty and 'vid' in hist_play.columns and 'play_time' in hist_play.columns: avg_play_time = hist_play.groupby('vid')['play_time'].mean().rename('avg_play_time') if not avg_play_time.empty: df = df.merge(avg_play_time, on='vid', how='left') else: df['avg_play_time'] = 0 # 填充缺失值 fill_values = { 'user_click_count': 0, 'user_total_play': 0, 'video_click_count': df['video_click_count'].median() if 'video_click_count' in df else 0, 'avg_play_time': df['avg_play_time'].median() if 'avg_play_time' in df else 0 } for col, value in fill_values.items(): if col in df: df[col] = df[col].fillna(value) # 添加时间相关特征 if 'date' in df: df['day_of_week'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.dayofweek.astype('int8') df['hour'] = pd.to_datetime(df['date']).dt.hour.astype('int8') return df # 添加特征 - 确保所有参数都已定义 if not click_train_data.empty: print("开始构建点击特征...") click_train_data = add_click_features( click_train_data, did_features, vid_info, hist_click, # 确保hist_click已定义 hist_play # 确保hist_play已定义 ) else: print("⚠️ 点击数据集为空，跳过特征构建") # 5. 修复分类特征问题 def get_categorical_features(df, base_features): """动态获取存在的分类特征""" existing_features = [] for feature in base_features: if feature in df.columns: try: # 尝试转换为数值，如果是数值则跳过 pd.to_numeric(df[feature], errors='raise') except: existing_features.append(feature) # 确保转换为category类型 df[feature] = df[feature].astype('category').cat.as_ordered() return existing_features # 基础分类特征列表 base_categorical_features = [ 'item_cid', 'item_type', 'item_assetSource', 'item_classify', 'item_isIntact', 'sid', 'stype', 'day_of_week', 'hour' ] # 动态获取存在的分类特征 categorical_features = [] if not click_train_data.empty: categorical_features = get_categorical_features(click_train_data, base_categorical_features) print(f"使用的分类特征: {categorical_features}") else: print("⚠️ 点击训练数据为空，无法获取分类特征") # 准备训练数据 if not click_train_data.empty: if 'date' in click_train_data.columns: X = click_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'label', 'date'], errors='ignore') else: X = click_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'label'], errors='ignore') y = click_train_data['label'] else: X, y = pd.DataFrame(), pd.Series() print("⚠️ 点击训练数据为空") # 划分数据集 if not X.empty and not y.empty: X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42, stratify=y ) else: print("⚠️ 训练数据为空，无法进行模型训练") X_train, X_val, y_train, y_val = pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.Series(), pd.Series() # 训练模型（优化参数） params = { 'objective': 'binary', 'metric': 'binary_logloss', 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 63, 'learning_rate': 0.05, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'min_child_samples': 100, 'verbosity': -1 } if not X_train.empty: train_data = lgb.Dataset(X_train, label=y_train, categorical_feature=categorical_features) val_data = lgb.Dataset(X_val, label=y_val, categorical_feature=categorical_features) print("开始训练点击预测模型...") model_click = lgb.train( params, train_data, num_boost_round=1500, valid_sets=[val_data], callbacks=[ early_stopping(stopping_rounds=100, verbose=True), log_evaluation(period=50) ] ) else: model_click = None print("⚠️ 训练数据为空，跳过点击预测模型训练") # 6. 优化完播率数据集构建 def build_play_dataset(hist_play, vid_info, did_features, hist_click): """构建完播率数据集，优化内存使用""" if hist_play.empty: print("⚠️ 历史播放数据为空，无法构建完播率数据集") return pd.DataFrame() # 基础数据 play_data = hist_play[['did', 'vid', 'play_time']].copy() # 添加视频时长信息 if not vid_info.empty and 'vid' in vid_info.columns and 'item_duration' in vid_info.columns: play_data = play_data.merge( vid_info[['vid', 'item_duration']], on='vid', how='left' ) else: play_data['item_duration'] = 1.0 # 默认值 # 计算完播率 play_data['completion_rate'] = play_data['play_time'] / play_data['item_duration'] play_data['completion_rate'] = play_data['completion_rate'].clip(upper=1.0) # 添加用户特征 if not did_features.empty and 'did' in did_features.columns: play_data = play_data.merge( did_features, on='did', how='left' ) # 添加视频特征 if not vid_info.empty and 'vid' in vid_info.columns: vid_cols = [col for col in vid_info.columns if col != 'item_duration'] play_data = play_data.merge( vid_info[vid_cols], on='vid', how='left' ) # 用户平均完播率 play_data['user_avg_completion'] = play_data.groupby('did')['completion_rate'].transform('mean') play_data['user_play_count'] = play_data.groupby('did')['completion_rate'].transform('count') # 视频平均完播率 play_data['video_avg_completion'] = play_data.groupby('vid')['completion_rate'].transform('mean') play_data['video_completion_std'] = play_data.groupby('vid')['completion_rate'].transform('std') # 用户-视频互动特征 if not hist_click.empty and 'did' in hist_click.columns and 'vid' in hist_click.columns: user_vid_clicks = hist_click.groupby(['did', 'vid']).size().reset_index(name='user_vid_clicks') play_data = play_data.merge(user_vid_clicks, on=['did', 'vid'], how='left') else: play_data['user_vid_clicks'] = 0 # 填充缺失值 play_data['user_avg_completion'].fillna(play_data['completion_rate'].mean(), inplace=True) play_data['user_play_count'].fillna(1, inplace=True) play_data['video_avg_completion'].fillna(play_data['completion_rate'].median(), inplace=True) play_data['video_completion_std'].fillna(0, inplace=True) play_data['user_vid_clicks'].fillna(0, inplace=True) return play_data print("开始构建完播率数据集...") # 确保所有参数都已定义 if 'hist_play' in globals() and 'vid_info' in globals() and 'did_features' in globals() and 'hist_click' in globals(): play_train_data = build_play_dataset(hist_play, vid_info, did_features, hist_click) else: print("⚠️ 无法构建完播率数据集，因为所需变量未定义") play_train_data = pd.DataFrame() # 7. 训练完播率模型 if not play_train_data.empty: X_play = play_train_data.drop(columns=['did', 'vid', 'play_time', 'item_duration', 'completion_rate'], errors='ignore') y_play = play_train_data['completion_rate'] else: X_play, y_play = pd.DataFrame(), pd.Series() print("⚠️ 完播率训练数据为空") if not X_play.empty and not y_play.empty: X_train_play, X_val_play, y_train_play, y_val_play = train_test_split( X_play, y_play, test_size=0.2, random_state=42 ) else: print("⚠️ 完播率训练数据为空，无法进行模型训练") X_train_play, X_val_play, y_train_play, y_val_play = pd.DataFrame(), pd.DataFrame(), pd.Series(), pd.Series() # 获取完播率模型的分类特征 if not play_train_data.empty: play_categorical_features = get_categorical_features(play_train_data, base_categorical_features) print(f"完播率模型使用的分类特征: {play_categorical_features}") else: play_categorical_features = [] print("⚠️ 完播率训练数据为空，无法获取分类特征") # 训练参数 params_reg = { 'objective': 'regression', 'metric': 'mae', 'boosting_type': 'gbdt', 'num_leaves': 63, 'learning_rate': 0.03, 'feature_fraction': 0.8, 'bagging_fraction': 0.8, 'bagging_freq': 5, 'lambda_l1': 0.1, 'lambda_l2': 0.1, 'min_data_in_leaf': 50, 'verbosity': -1 } if not X_train_play.empty: train_data_play = lgb.Dataset(X_train_play, label=y_train_play, categorical_feature=play_categorical_features) val_data_play = lgb.Dataset(X_val_play, label=y_val_play, categorical_feature=play_categorical_features) print("开始训练完播率模型...") model_play = lgb.train( params_reg, train_data_play, num_boost_round=2000, valid_sets=[val_data_play], callbacks=[ early_stopping(stopping_rounds=100, verbose=True), log_evaluation(period=50) ] ) else: model_play = None print("⚠️ 训练数据为空，跳过完播率模型训练") # 保存模型 if model_click: model_click.save_model('click_model.txt') if model_play: model_play.save_model('play_model.txt') joblib.dump(base_categorical_features, 'categorical_features.pkl') # 8. 添加预测流程 def predict_for_test_data(test_users, test_exposure, did_features, vid_info): """为测试数据生成预测结果""" if test_users.empty or test_exposure.empty: print("⚠️ 测试数据为空，无法进行预测") return pd.DataFrame() # 合并测试数据 test_data = test_exposure.merge(test_users, on='did', how='left') # 添加特征 test_data = add_click_features( test_data, did_features, vid_info, pd.DataFrame(), # 无历史点击 pd.DataFrame() # 无历史播放 ) # 动态获取分类特征 test_categorical_features = get_categorical_features(test_data, base_categorical_features) # 预测点击率 X_test = test_data.drop(columns=['did', 'vid', 'date'], errors='ignore') click_probs = [] if model_click and not X_test.empty: click_probs = model_click.predict(X_test) else: click_probs = [0.5] * len(test_data) # 默认值 # 预测完播率 completion_rates = [] if model_play and not X_test.empty: # 添加视频时长信息 if not vid_info.empty and 'vid' in vid_info.columns and 'item_duration' in vid_info.columns: test_data = test_data.merge(vid_info[['vid', 'item_duration']], on='vid', how='left') else: test_data['item_duration'] = 1.0 completion_rates = model_play.predict(X_test) else: completion_rates = [0.7] * len(test_data) # 默认值 # 计算综合得分 test_data['click_prob'] = click_probs test_data['completion_rate'] = completion_rates test_data['score'] = test_data['click_prob'] * test_data['completion_rate'] # 生成提交格式 submission = test_data.groupby('did').apply( lambda x: ' '.join(x.sort_values('score', ascending=False)['vid'].astype(str)[:100]) ).reset_index(name='vid_list') return submission # 加载预测数据 print("开始加载预测数据...") to_predict_users = load_data_safely('testA_pred_did.csv', dtype={'did': 'category'}) to_predict_exposure = load_data_safely('testA_did_show.csv', dtype={'did': 'category', 'vid': 'category'}) # 执行预测 if not to_predict_users.empty and not to_predict_exposure.empty: print("开始生成预测结果...") submission = predict_for_test_data(to_predict_users, to_predict_exposure, did_features, vid_info) # 保存结果 if not submission.empty: timestamp = datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S") output_file = f'submission_{timestamp}.csv' submission.to_csv(output_file, index=False) print(f"预测结果已保存至: {output_file}") else: print("⚠️ 预测结果为空，未保存文件") else: print("⚠️ 预测数据加载失败，无法生成结果")

import pandas as pd import numpy as np import lightgbm as lgb from lightgbm import early_stopping, log_evaluation import gc import os import chardet from sklearn.model_selection import train_test_...

我用以下代码预处理数据，如何赋予不同类数据不同权重，优化大模型学习效果：import pandas as pd # 示例表格数据 data = { '姓名': ['张三', '李四', None], '年龄': [25, 30, 28], '城市': ['北京', '上海', '广州'] } df = pd.DataFrame(data) def table_to_sequence(row): tokens = ["[CLS]"] for col, val in row.items(): if pd.notna(val): # 处理缺失值 tokens.append(f"{col}:{val}") tokens.append("[SEP]") return " ".join(tokens) # 应用转换 df["sequence"] = df.apply(table_to_sequence, axis=1) print(df["sequence"].tolist())

用户的数据是一个包含姓名、年龄、城市的DataFrame，其中有一条姓名为空的数据。他们的处理函数table_to_sequence将每行数据转换为类似"[CLS] 姓名:张三 年龄:25 城市:北京 [SEP]"的序列，用空格分隔。现在用户想给...

报错weather = pd.DataFrame([ghi[i], dni[i], dhi[i], temp[i], wind[i]], ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ ValueError: Length of values (5) does not match length of index (1)

final_dataframe = pd.DataFrame(cleaned_dict).set_index('Timestamps') #### 方法四：调试 pvlib 输出结果兼容性 针对由第三方模块引入的具体场景而言，务必仔细阅读官方文档了解各接口函数返回值得确切含义...

#********** Begin **********# #本关任务： #请读取地铁站点进出站客流数据表(Data.xlsx)，表结构字段如下： # 站点编号、日期、时刻、进站人数、出站人数 #完成以下任务： #1）取出第0列，通过去重的方式获得地铁站点编号列表，记为code #2）采用数据框中的groupby分组计算函数，统计出每个地铁站点每天的进站人数和出站人数， # 计算结果采用一个数据框sat_num来表示，其中列标签依次为：站点编号、日期、进站人数和出站人数； #3）计算出每个站点国庆节期间（10.1~10.7）的进站人数和出站人数， # 计算结果用一个数据框sat_num2来表示，其中列标签依次为:A1_站点编号、A2_进站人数、A3_出站人数。 def return_values(): import pandas as pd A=pd.read_excel('Data.xlsx') code= #按站点编号,日期进行分组，分别统计计算进站人数和出站人数，记为B1和B2 B1= B2= #sat_num结果整理 sat_num=pd.DataFrame(list(B1.index),columns=['A1_站点编号','A2_日期']) sat_num['A3_进站人数']= sat_num['A4_出站人数']= #根据sat_num，筛选国庆期间的数据，记为D D= #对D按站点编号进行分组，分别统计计算进站人数和出站人数，记为D1和D2 D1= D2= #sat_num2结果整理 sat_num2=pd.DataFrame(D1.index,columns=['A1_站点编号']) sat_num2['A2_进站人数']= sat_num2['A3_出站人数']= return(code,sat_num,sat_num2) #********** End **********#

import pandas as pd # 假设 Excel 文件名为 'subway_data.xlsx' df = pd.read_excel('subway_data.xlsx', skiprows=[0, 1]) # 跳过前两行作为例子 [^1] #### 2. 获取地铁站点编号列表并通过去重得到唯一值 ...

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from mlxtend.frequent_patterns import apriori, association_rules plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' # 超市数据集 data = pd.DataFrame(pd.read_excel('D:\\桌面安装文件\\超市销售分析20-23.xls')) # 数据清洗 # 保留两位小数 data = round(data, 2) # 检查空值 print("空值统计：") print(data.isnull().sum()) # 删除含有空值的行 data = data.dropna() # 检查重复行 print("重复行统计：") print(data.duplicated().sum()) # 删除重复行 data = data.drop_duplicates() # 假设数据集中有一个名为'交易ID'的列和一个或多个商品列 # 示例中我们假设商品列名为'商品1', '商品2', ..., '商品N' # 我们需要将这些商品列转换为适合Apriori算法处理的格式（热编码的二进制矩阵） # 获取所有商品列的名称 product_columns = [col for col in data.columns if '商品' in col] print(product_columns)

df_encoded = pd.DataFrame(te_ary, columns=te.columns_) # 应用Apriori算法 frequent_itemsets = apriori(df_encoded, min_support=0.05, use_colnames=True) rules = association_rules(frequent_itemsets, ...

import baostock as bs import pandas as pd import numpy as np from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor from ta.momentum import RSIIndicator def get_all_a_shares(): """获取沪深A股列表（无ST）""" try: rs = bs.query_all_stock(day=pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d')) df = pd.DataFrame(rs.data, columns=rs.fields) return df[(df['type'] == '1') & (~df['code_name'].str.contains('ST'))][['code', 'code_name']].values.tolist() except Exception as e: print(f"获取股票列表失败: {str(e)}") return [] def get_rsi(stock): """带连接健康检查的RSI计算""" code, name = stock for _ in range(3): # 最大重试次数 try: # 检查全局连接 if not bs._login._is_login: bs.login() # 获取数据 end_date = pd.Timestamp.now().strftime('%Y-%m-%d') start_date = (pd.Timestamp.now() - pd.Timedelta(days=60)).strftime('%Y-%m-%d') rs = bs.query_history_k_data( code, "date,close", start_date=start_date, end_date=end_date, frequency="d", adjustflag="2" ) if rs.error_code != '0': continue df = pd.DataFrame(rs.data, columns=rs.fields) if len(df) < 30: return None df['close'] = pd.to_numeric(df['close']) rsi = RSIIndicator(df['close'], 14).rsi().iloc[-1] return (code, name, rsi) if not np.isnan(rsi) else None except (bs.SocketError, ConnectionResetError) as e: print(f"连接异常，正在重试... ({code})") bs.logout() bs.login() continue except Exception as e: print(f"未知错误: {str(e)}") continue return None def main(): try: bs.login() stocks = get_all_a_shares() print(f"待处理股票数量：{len(stocks)}") results = [] with ThreadPoolExecutor(max_workers=8) as executor: # 降低并发数 futures = [executor.submit(get_rsi, stock) for stock in stocks] for future in futures: if (result := future.result()) and result[2] < 25: results.append(result) print("\nRSI低于25的股票：") print("代码\t名称\t\tRSI") for item in sorted(results, key=lambda x: x[2]): print(f"{item[0]}\t{item[1][:6]}\t{item[2]:.2f}") finally: bs.logout() if __name__ == "__main__": main()获取股票列表失败: 'type' 待处理股票数量：0

可能的原因是baostock库的接口发生了变化，或者用户使用的版本不同，导致返回的字段名不一致。 接下来，我需要查阅baostock的官方文档，确认query_all_stock返回的字段。根据文档，query_all_stock通常会返回...

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宾馆预约系统开发与优化建议

宾馆预约系统是一个典型的在线服务应用，它允许用户通过互联网平台预定宾馆房间。这种系统通常包含多个模块，比如用户界面、房态管理、预订处理、支付处理和客户评价等。从技术层面来看，构建一个宾馆预约系统涉及到众多的IT知识和技术细节，下面将详细说明。 ### 标题知识点 - 宾馆预约系统 #### 1. 系统架构设计 宾馆预约系统作为一个完整的应用，首先需要进行系统架构设计，决定其采用的软件架构模式，如B/S架构或C/S架构。此外，系统设计还需要考虑扩展性、可用性、安全性和维护性。一般会采用三层架构，包括表示层、业务逻辑层和数据访问层。 #### 2. 前端开发 前端开发主要负责用户界面的设计与实现，包括用户注册、登录、房间搜索、预订流程、支付确认、用户反馈等功能的页面展示和交互设计。常用的前端技术栈有HTML, CSS, JavaScript, 以及各种前端框架如React, Vue.js或Angular。 #### 3. 后端开发 后端开发主要负责处理业务逻辑，包括用户管理、房间状态管理、订单处理等。后端技术包括但不限于Java (使用Spring Boot框架), Python (使用Django或Flask框架), PHP (使用Laravel框架)等。 #### 4. 数据库设计 数据库设计对系统的性能和可扩展性至关重要。宾馆预约系统可能需要设计的数据库表包括用户信息表、房间信息表、预订记录表、支付信息表等。常用的数据库系统有MySQL, PostgreSQL, MongoDB等。 #### 5. 网络安全 网络安全是宾馆预约系统的重要考虑因素，包括数据加密、用户认证授权、防止SQL注入、XSS攻击、CSRF攻击等。系统需要实现安全的认证机制，比如OAuth或JWT。 #### 6. 云服务和服务器部署 现代的宾馆预约系统可能部署在云平台上，如AWS, Azure, 腾讯云或阿里云。在云平台上，系统可以按需分配资源，提高系统的稳定性和弹性。 #### 7. 付款接口集成 支付模块需要集成第三方支付接口，如支付宝、微信支付、PayPal等，需要处理支付请求、支付状态确认、退款等业务。 #### 8. 接口设计与微服务 系统可能采用RESTful API或GraphQL等接口设计方式，提供服务的微服务化，以支持不同设备和服务的接入。 ### 描述知识点 - 这是我个人自己做的　请大家帮忙修改哦 #### 个人项目经验与团队合作 描述中的这句话暗示了该宾馆预约系统可能是由一个个人开发者创建的。个人开发和团队合作在软件开发流程中有着显著的不同。个人开发者需要关注的方面包括项目管理、需求分析、代码质量保证、测试和部署等。而在团队合作中，每个成员会承担不同的职责，需要有效的沟通和协作。 #### 用户反馈与迭代 描述还暗示了该系统目前处于需要外部反馈和修改的阶段。这表明系统可能还处于开发或测试阶段，需要通过用户的实际使用反馈来不断迭代改进。 ### 标签知识点 - 200 #### 未提供信息 “200”这个标签可能指的是HTTP状态码中表示请求成功（OK）的200状态码。但是，由于没有提供更多的上下文信息，无法进一步分析其在本例中的具体含义。 ### 压缩包子文件的文件名称列表知识点 - 1111 #### 文件命名与管理 “1111”这个文件名称可能是一个版本号、日期标记或者是一个简单的标识符。文件命名应当遵循一定的规则，以确保文件的可追溯性和管理的便利性。在软件开发过程中，合理组织文件和版本控制（如使用Git）是必不可少的。 综上所述，宾馆预约系统的开发是一项复杂的工程，它涉及前后端的开发、数据库设计、系统安全、接口设计等多个方面。开发者在开发过程中需要不断学习和应用各类IT知识，以确保系统能够安全、高效、稳定地运行。而对于个人开发项目，如何合理利用有限资源、高效地管理和优化项目过程也是至关重要的。
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HarmonyOS在旅游领域的创新：揭秘最前沿应用实践

# 1. HarmonyOS旅游应用的市场前景分析 随着数字化转型的不断深入，旅游行业正面临着前所未有的变革。在这样的背景下，HarmonyOS作为一种新兴的操作系统，带来了全新的市场前景和机遇。本章将深入分析HarmonyOS在旅游应用领域的市场潜力、用户需求、以及技术创新对旅游体验的改善。 ## 1.1 市场需求与用户画像分析 旅游市场的需求持续增