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pandas 删除第一列序号

时间: 2023-10-28 07:57:41 浏览: 402
要删除pandas DataFrame中的第一列（即索引为0的列），你可以使用`drop`方法来实现。 下面是一个示例代码： ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 删除第一列 df = df.drop(df.columns[0], axis=1) print(df) ``` 输出结果将是： ``` B C 0 4 7 1 5 8 2 6 9 ``` 在上面的代码中，我们使用了`drop`方法并通过`df.columns`来指定要删除的列。`axis=1`参数表示我们要删除的是列而不是行。最后，我们将结果重新赋值给原始DataFrame `df`。 希望对你有所帮助！如果有任何其他问题，请随时提问。
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import logging import time from enum import Enum from typing import List, Dict, Optional, Any from threading import Lock from dataclasses import dataclass from PySide6.QtWidgets import QWidget, QVBoxLayout from PySide6.QtCore import Slot, Signal, QTimer from lightweight_charts.widgets import QtChart # 配置日志系统 logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s') logger = logging.getLogger(__name__) class ChartState(Enum): """图表状态枚举""" INITIALIZING = "initializing" WEBVIEW_LOADING = "webview_loading" CHART_LOADING = "chart_loading" READY = "ready" ERROR = "error" @dataclass class ChartConfig: """图表配置类""" # 重试配置 max_retries: int = 5 initial_retry_interval: int = 500 # 毫秒 max_retry_interval: int = 5000 # 毫秒 # 缓存配置 max_pending_updates: int = 100 cache_cleanup_interval: int = 30 # 秒 max_cache_age: int = 300 # 秒 # 性能配置 batch_update_threshold: int = 10 # JavaScript检测配置 js_ready_check_interval: int = 100 # 毫秒 js_ready_max_attempts: int = 50 class DataValidator: """数据验证器""" @staticmethod def validate_historical_data(klines: List[Any]) -> bool: """验证历史K线数据格式""" if not klines or not isinstance(klines, list): return False try: for kline in klines: if not isinstance(kline, (list, tuple)) or len(kline) < 6: return False # 检查数值类型 for i in range(1, 6): # open, high, low, close, volume float(kline[i]) # 检查时间戳 int(kline[0]) return True except (ValueError, TypeError, IndexError): return False @staticmethod def validate_kline_update(kline: Dict[str, Any]) -> bool: """验证实时K线更新数据格式""" required_keys = ['t', 'o', 'h', 'l', 'c', 'v'] if not isinstance(kline, dict): return False try: for key in required_keys: if key not in kline: return False # 验证数值 float(kline['o']) # open float(kline['h']) # high float(kline['l']) # low float(kline['c']) # close float(kline['v']) # volume int(kline['t']) # timestamp # 验证价格逻辑（high >= max(open,close), low <= min(open,close)） o, h, l, c = float(kline['o']), float(kline['h']), float(kline['l']), float(kline['c']) if h < max(o, c) or l > min(o, c): logger.warning("K线数据价格逻辑不一致") return False return True except (ValueError, TypeError, KeyError): return False class LightweightChartWidget(QWidget): """ 一个使用 lightweight-charts 库来显示高性能金融图表的封装组件。 """ # 信号定义 chartReady = Signal() chartError = Signal(str) # 新增错误信号 stateChanged = Signal(str) # 新增状态变化信号 def __init__(self, symbol: str, interval: str, config: Optional[ChartConfig] = None, parent=None): super().__init__(parent) self.symbol = symbol self.interval = interval self.config = config or ChartConfig() # 状态管理 self._state = ChartState.INITIALIZING self._state_lock = Lock() self._is_destroyed = False # 销毁标志 # 数据缓存（增加时间戳） self._pending_historical_data: Optional[List[Any]] = None self._pending_updates: List[Dict[str, Any]] = [] self._cache_timestamps: List[float] = [] # 重试机制 self._retry_count = 0 self._current_retry_interval = self.config.initial_retry_interval # JavaScript就绪检测 self._js_ready_attempts = 0 self._js_ready_timer = QTimer() self._js_ready_timer.timeout.connect(self._check_javascript_ready) # 缓存清理定时器 self._cache_cleanup_timer = QTimer() self._cache_cleanup_timer.timeout.connect(self._cleanup_old_cache) self._cache_cleanup_timer.start(self.config.cache_cleanup_interval * 1000) # 性能优化：批量更新 self._batch_updates: List[Dict[str, Any]] = [] self._batch_timer = QTimer() self._batch_timer.setSingleShot(True) self._batch_timer.timeout.connect(self._process_batch_updates) self._setup_ui() self._set_state(ChartState.WEBVIEW_LOADING) def _setup_ui(self): """设置用户界面""" self.layout = QVBoxLayout(self) self.layout.setContentsMargins(0, 0, 0, 0) self.chart = QtChart(widget=self, inner_width=1, inner_height=1) self.webview = self.chart.get_webview() self.layout.addWidget(self.webview) # 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使用WebView的页面执行JavaScript self.webview.page().runJavaScript(js_code, on_result) except Exception as e: logger.warning(f"JavaScript就绪检测失败: {e}") if self._js_ready_attempts >= self.config.js_ready_max_attempts: self._on_javascript_timeout() def _on_javascript_ready(self): """JavaScript就绪处理""" self._js_ready_timer.stop() self._set_state(ChartState.READY) logger.info(f"[{self.symbol}] 图表完全就绪") # 发射就绪信号 self.chartReady.emit() # 处理缓存数据 self._process_cached_data() def _on_javascript_timeout(self): """JavaScript检测超时处理""" self._js_ready_timer.stop() error_msg = f"图表JavaScript初始化超时 (尝试了 {self._js_ready_attempts} 次)" logger.error(f"[{self.symbol}] {error_msg}") self._set_state(ChartState.ERROR) self.chartError.emit(error_msg) def _handle_load_failure(self): """处理加载失败""" self._retry_count += 1 error_msg = f"WebView加载失败 (尝试 {self._retry_count}/{self.config.max_retries})" logger.error(f"[{self.symbol}] {error_msg}") if self._retry_count < self.config.max_retries: # 指数退避重试 self._current_retry_interval = min( self._current_retry_interval * 2, self.config.max_retry_interval ) QTimer.singleShot(self._current_retry_interval, lambda: self.webview.reload()) else: error_msg = f"达到最大重试次数，加载失败" logger.critical(f"[{self.symbol}] {error_msg}") self._set_state(ChartState.ERROR) self.chartError.emit(error_msg) def _reset_retry_state(self): """重置重试状态""" self._retry_count = 0 self._current_retry_interval = self.config.initial_retry_interval def _process_cached_data(self): """处理缓存的数据""" try: # 处理历史数据 if self._pending_historical_data is not None: self._apply_historical_data(self._pending_historical_data) self._pending_historical_data = None # 处理缓存的更新 if self._pending_updates: for kline in self._pending_updates: self._apply_kline_update_internal(kline) self._clear_cache() except Exception as e: logger.error(f"[{self.symbol}] 处理缓存数据时发生错误: {e}") @Slot(list) def set_historical_data(self, klines: List[Any]): """设置历史数据""" if getattr(self, '_is_destroyed', False): return if not DataValidator.validate_historical_data(klines): error_msg = "历史K线数据格式验证失败" logger.error(f"[{self.symbol}] {error_msg}") try: self.chartError.emit(error_msg) except (RuntimeError, AttributeError): pass return if self.get_state() != ChartState.READY: logger.info(f"[{self.symbol}] 图表未就绪，缓存历史数据 ({len(klines)} 条)") self._pending_historical_data = klines return self._apply_historical_data(klines) def _apply_historical_data(self, klines: List[Any]): """应用历史数据到图表""" try: logger.info(f"[{self.symbol}] 处理 {len(klines)} 条历史K线数据") # 优化的数据处理：避免不必要的列操作 chart_data = [{ 'time': int(kline[0]), 'open': float(kline[1]), 'high': float(kline[2]), 'low': float(kline[3]), 'close': float(kline[4]), 'volume': float(kline[5]) } for kline in klines] self.chart.set(chart_data) logger.info(f"[{self.symbol}] 历史数据加载成功") except Exception as e: error_msg = f"处理历史数据时发生错误: {e}" logger.error(f"[{self.symbol}] {error_msg}") self.chartError.emit(error_msg) @Slot(dict) def update_kline(self, kline: Dict[str, Any]): """更新K线数据""" if getattr(self, '_is_destroyed', False): return if not DataValidator.validate_kline_update(kline): logger.warning(f"[{self.symbol}] 实时K线数据格式验证失败") return if self.get_state() != ChartState.READY: self._cache_update(kline) return # 批量处理优化 self._batch_updates.append(kline) if len(self._batch_updates) >= self.config.batch_update_threshold: self._process_batch_updates() else: # 延迟处理，允许批量积累 try: if hasattr(self, '_batch_timer') and not self._batch_timer.isActive(): self._batch_timer.start(50) # 50ms延迟 except (RuntimeError, AttributeError): # 定时器可能已被删除，直接处理 self._process_batch_updates() def _cache_update(self, kline: Dict[str, Any]): """缓存更新数据""" current_time = time.time() # 清理过期缓存 self._cleanup_old_cache() # 限制缓存大小 if len(self._pending_updates) >= self.config.max_pending_updates: # 移除最旧的数据 self._pending_updates.pop(0) self._cache_timestamps.pop(0) self._pending_updates.append(kline) self._cache_timestamps.append(current_time) def _process_batch_updates(self): """处理批量更新""" if not self._batch_updates: return try: # 处理最新的数据（通常只需要最后一条） latest_kline = self._batch_updates[-1] self._apply_kline_update_internal(latest_kline) self._batch_updates.clear() except Exception as e: logger.error(f"[{self.symbol}] 批量更新处理失败: {e}") def _apply_kline_update_internal(self, kline: Dict[str, Any]): """内部K线更新实现""" try: update_data = { 'time': pd.to_datetime(kline['t'], unit='ms'), 'open': float(kline['o']), 'high': float(kline['h']), 'low': float(kline['l']), 'close': float(kline['c']), 'volume': float(kline['v']) } kline_series = pd.Series(update_data) self.chart.update(kline_series) except Exception as e: logger.error(f"[{self.symbol}] 更新图表失败: {e}") def _cleanup_old_cache(self): """清理过期缓存""" if not self._cache_timestamps: return current_time = time.time() cutoff_time = current_time - self.config.max_cache_age # 找到第一个未过期的索引 valid_index = 0 for i, timestamp in enumerate(self._cache_timestamps): if timestamp >= cutoff_time: valid_index = i break else: valid_index = len(self._cache_timestamps) if valid_index > 0: self._pending_updates = self._pending_updates[valid_index:] self._cache_timestamps = self._cache_timestamps[valid_index:] logger.info(f"[{self.symbol}] 清理了 {valid_index} 条过期缓存") def _clear_cache(self): """清空所有缓存""" self._pending_updates.clear() self._cache_timestamps.clear() def force_refresh(self): """强制刷新图表""" logger.info(f"[{self.symbol}] 执行强制刷新") self._set_state(ChartState.WEBVIEW_LOADING) self._reset_retry_state() self.webview.reload() def get_cache_info(self) -> Dict[str, Any]: """获取缓存信息（用于调试）""" return { 'pending_updates_count': len(self._pending_updates), 'has_pending_historical': self._pending_historical_data is not None, 'batch_updates_count': len(self._batch_updates), 'state': self._state.value, 'retry_count': self._retry_count } def cleanup(self): """清理资源""" try: logger.info(f"[{self.symbol}] 开始清理资源") # 安全停止定时器 - 检查对象是否仍然有效 timers = [ ('js_ready_timer', self._js_ready_timer), ('cache_cleanup_timer', self._cache_cleanup_timer), ('batch_timer', self._batch_timer) ] for timer_name, timer in timers: try: if timer is not None and hasattr(timer, 'isActive') and timer.isActive(): timer.stop() logger.debug(f"[{self.symbol}] 已停止 {timer_name}") except (RuntimeError, AttributeError) as e: logger.debug(f"[{self.symbol}] {timer_name} 已被Qt清理: {e}") # 清理缓存 self._clear_cache() self._pending_historical_data = None logger.info(f"[{self.symbol}] 资源清理完成") except Exception as e: # 在析构过程中，日志系统可能也不可用，所以使用try-except try: logger.error(f"[{self.symbol}] 清理资源时发生错误: {e}") except: pass def __del__(self): """析构函数 - 安全版本""" try: if hasattr(self, '_is_destroyed') and not self._is_destroyed: if hasattr(self, '_pending_updates'): self._pending_updates.clear() if hasattr(self, '_cache_timestamps'): self._cache_timestamps.clear() if hasattr(self, '_batch_updates'): self._batch_updates.clear() self._pending_historical_data = None except: pass # 静默处理日志错误 def destroy_widget(self): """手动销毁组件（推荐使用此方法而非依赖析构函数）""" try: self.cleanup() try: self.chartReady.disconnect() self.chartError.disconnect() self.stateChanged.disconnect() if hasattr(self.webview, 'loadFinished'): self.webview.loadFinished.disconnect() except (RuntimeError, TypeError): pass # 信号可能已经断开或对象已删除 self._is_destroyed = True except Exception as e: try: logger.error(f"[{self.symbol}] 销毁组件时发生错误: {e}") except: pass 这样修复对吗？

- 合并这些更新（开盘价取第一个更新的开盘价，最高价取所有更新中的最高价，最低价取所有更新中的最低价，收盘价取最后一个更新的收盘价，成交量取所有更新之和） 注意：这里假设批量更新列表中的更新是按照时间...
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1、压缩文件中包含： 中文文档、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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