23、深入探索 Pandas 对象的合并操作

深入探索 Pandas 对象的合并操作

在数据处理和分析中,经常需要将多个数据对象合并在一起。Pandas 提供了多种方法来实现这一目的,如 concat join merge 。下面将详细介绍这些方法的使用和区别。

1. 从 HTML 读取表格数据

在获取所需表格之前,通常需要多次调用 read_html 函数。可以使用两个主要参数 match attrs 来指定表格:
- match :用于查找表格中实际文本的精确匹配项,即网页上显示的文本。
- attrs :用于搜索 HTML 表格标签 <table> 后面直接出现的属性。可访问 W3 Schools 查看更多表格属性。

找到表格后,还可以利用其他参数简化操作。HTML 表格通常不能直接转换为理想的 DataFrame,可能存在列名缺失、多余行和数据对齐问题。可以使用 skiprows 参数跳过指定行,使用 header 参数指定列名位置。例如:

# 假设步骤 8 已找到表格
# skiprows 跳过指定行
# header 指定列名位置
# 这里假设正确列名在第 4 
【SCI复现】基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于纳什博弈的多微网主体电热双层共享策略研究”展开,结合Matlab代码实现,复现了SCI级别的科研成果。研究聚焦于多个微网主体之间的能源共享问题,引入纳什博弈理论构建双层优化模型,上层为各微网间的非合作博弈策略,下层为各微网内部电热联合优化调度,实现能源高效利用与经济性目标的平衡。文中详细阐述了模型构建、博弈均衡求解、约束处理及算法实现过程,并通过Matlab编程进行仿真验证,展示了多微网在电热耦合条件下的运行特性和共享效益。; 适合人群:具备一定电力系统、优化理论和博弈论基础知识的研究生、科研人员及从事能源互联网、微电网优化等相关领域的工程师。; 使用场景及目标:① 学习如何将纳什博弈应用于多主体能源系统优化;② 掌握双层优化模型的建模与求解方法;③ 复现SCI论文中的仿真案例,提升科研实践能力;④ 为微电网集群协同调度、能源共享机制设计提供技术参考。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码逐行理解模型实现细节,重点关注博弈均衡的求解过程与双层结构的迭代逻辑,同时可尝试修改参数或扩展模型以适应不同应用场景,深化对多主体协同优化机制的理解。
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