weixin_42279212的博客

文章目录1.需求2. 解决办法3.源数据4.构造4.1构造代码4.2构造结果4.3 拼接源数据1.需求⭐️ 在构造时间序列数据时，最后构造好的numpy时间序列数据，无法构造成DataFrame，报错2. 解决办法⭐️ 通过字典进行构造3.源数据⭐️ 以下是原始数据，总共112行4.构造4.1构造代码⭐️ 时间窗口设置为20，构造代码如下all_time_seq = e['time_seq'].valuesall_request_head_tokens = e['request_he

pandas groupby操作列名之后，多级索引合并成一级

1.转换为series对象的写法df1 = df.iloc[i,:].copy()结果：2. 转换为DataFrame对象的写法df1 = df.iloc[i : i+1,:].copy()结果：

list对象去重，利用set方法去重rawIP['attack_mode_name_cn'].apply(set)去重后转换回list对象rawIP['attack_mode_name_cn'].apply(set).apply(list)去重后转字符串对象rawIP['attack_mode_name_cn'].apply(set).str.join(',')去重时，考虑list对象顺序rawIP['attack_mode_name_cn'].apply(lambda .

聚合处理前的数据需求我要把相同模型的表现分数，求平均聚合到一起代码import pandasgroup = df1.groupby('Model').agg('mean')group聚合后效果

思路读取 ../../Data/ModelResult 目录下，所有的CSV文件对所有的文件进行遍历操作依次拼接所有文件需要的依赖包os： 用来找出指定文件夹下所有文件pandas：用来读取和拼接所有CSV文件代码import pandas as pdimport osfile_dir = '../../Data/ModelResult'files = os.listdir(file_dir)df1 = pd.read_csv(os.path.join(file_dir,

df1 = pd.read_csv('../Data/TotalResult.csv')print(df1.shape)df2 = pd.read_csv('../Data/TotalNagResult.csv')print(df2.shape)df3 = pd.concat((df1,df2),axis=0,join='inner')print(df3.shape)在这个函数中df3 = pd.concat((df1,df2),axis=0,join='inner')，axis=0，指定按行

使用ujson库 把nbjson格式映射为records使用pandas的read_records() 函数进行读取import pandas as pdimport ujson as jsonrecords = map(json.loads, open('./example.json'))raw = pd.DataFrame.from_records(records)raw.to_csv("./example.csv")...

自定义函数，定义一个IP转换函数def IpConvert(ip): result = 0 IpArr = ip.split(".") for i, element in enumerate(IpArr): temp = bin(int(element, 10)) result = result + (int(temp, 2) << (3-i)*8) return result应用lambda转换函数dfDelSportAl