这段代码的含义是什么?df1 = df[df["Label"] == "Benign"][:380943] df2 = df[df["Label"] == "Malicious"][:380943] df = pd.concat([df1,df2], axis =0)
时间: 2024-01-27 08:04:44 浏览: 149
这段代码的含义是将一个名为`df`的数据框按照“Label”列中的值分成两个数据框,分别为“Benign”和“Malicious”类别。然后,从每个类别中选择前380943行数据,合并成一个新的数据框,并将其赋值给原始数据框`df`。最后,使用`pd.concat`函数将两个数据框按照行方向(`axis=0`)合并。这个操作可以用于对数据进行平衡处理,以便更好地训练机器学习模型。
相关问题
帮我写一个判断,if df1为空,df1=df2 ;else df1=df1.merge(df2)
好的,这是一个关于 Pandas DataFrame 的问题,我可以帮你回答。如果 df1 是一个空的 DataFrame,那么可以使用以下代码来将 df2 赋值给 df1:
```
if df1.empty:
df1 = df2
else:
df1 = df1.merge(df2)
```
这个判断语句的意思是,如果 df1 为空(即没有任何行或列),则将 df2 赋值给 df1;否则,将 df2 合并到 df1 中。希望这个回答对你有所帮助。还有什么问题吗?
def get_HS300(start,end): df1 = pro.index_weight(index_code='399300.SZ',start_date =start,end_date=end) df1 = list(df1['con_code']) #删除最近一年上市股票,st股票 df2 = pro.stock_basic(exchange='',list_status='L') df2 = df2[df2['list_date'].apply(int).values<20190601] df2 = df2[-df2['name'].apply(lambda x:x.startswith('*ST'))] df2 = list(df2['ts_code']) codes = [] for i in df1: if i in df2: codes.append(i) return codes 上面代码什么意思
上面的代码是一个函数`get_HS300`,它接受两个参数`start`和`end`,表示起始日期和结束日期。
该函数使用了一个名为`pro`的对象,可能是一个与股票数据相关的API或库。首先,它调用`pro.index_weight`函数来获取沪深300指数在指定日期范围内的成分股信息,并将结果保存在`df1`中。然后,它从`df1`中提取出股票代码,并保存在一个列表中。
接下来,它调用`pro.stock_basic`函数来获取所有上市状态为L(正常上市)的股票基本信息,并保存在`df2`中。然后,它对`df2`进行一些筛选,删除了最近一年上市的股票和以"*ST"开头的股票。最后,它从`df2`中提取出股票代码,并保存在一个列表中。
接着,它遍历`df1`中的股票代码,如果该代码也存在于`df2`中,则将其添加到一个名为`codes`的列表中。
最后,函数返回了筛选后得到的股票代码列表`codes`。
总体而言,这段代码的目的是获取指定日期范围内沪深300指数的成分股代码,并进行一些筛选条件,返回符合条件的股票代码列表。
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