做网站需要的条件,wordpress 文章,WordPress小程序修改,腾讯云wordpress优化本文介绍基于Python语言#xff0c;对一个或多个表格文件中多列数据分别计算平均值与标准差#xff0c;随后将多列数据对应的这2个数据结果导出为新的表格文件的方法。 首先#xff0c;来看一下本文的需求。现有2个.csv格式的表格文件#xff0c;其每1列表示1个变量#x… 本文介绍基于Python语言对一个或多个表格文件中多列数据分别计算平均值与标准差随后将多列数据对应的这2个数据结果导出为新的表格文件的方法。 首先来看一下本文的需求。现有2个.csv格式的表格文件其每1列表示1个变量每1行则表示1个样本其中1个表格文件如下图所示。 我们现在需要分别对这2个表格文件执行如下操作计算出其中部分变量部分列在所有样本所有行中的平均值与标准差数据然后将这些数据结果导出到一个新的.csv格式文件中。 需求也很简单。明确了需求接下来就可以开始代码的撰写本文所用代码如下。
# -*- coding: utf-8 -*-Created on Sun Mar 10 17:59:23 2024author: fkxxgis
import pandas as pddata pd.read_csv(rF:\Data_Reflectance_Rec\Train_data\Train_Model_0715_Main_Over_B_New.csv)
data_nir pd.read_csv(rF:\Data_Reflectance_Rec\Train_data\Train_Model_0715_Main_Over_NIR_New.csv)column_need [blue, green, red, inf, NDVI, NDVI_dif, days, sola, temp, prec, soil, blue_h, green_h, red_h, inf_h, ndvi_h, blue_h_dif, green_h_dif, red_h_dif, inf_h_dif, ndvi_h_dif]mean_value data[column_need].mean()
std_value data[column_need].std()
mean_value_nir data_nir[column_need].mean()
std_value_nir data_nir[column_need].std()data_new pd.DataFrame({mean_RGB: mean_value, std_RGB: std_value, mean_NIR: mean_value_nir, std_NIR: std_value_nir})data_new.to_csv(rF:\Data_Reflectance_Rec\Train_data\mean_std.csv, index True)上述代码具体含义如下。 首先使用pandas库导入了pd模块。 其次使用pd.read_csv()函数从2个.csv格式表格文件中读取数据。其中因为本文需要读取的是2个文件所以分别用data变量与data_nir变量读取这2个不同路径的表格文件。 接下来定义了一个column_need列表其中包含了需要计算平均值和标准差的列名。 随后使用mean()函数和std()函数分别计算了data和data_nir中指定列的平均值和标准差并将结果分别赋值给mean_value、std_value、mean_value_nir和std_value_nir变量。 然后使用pd.DataFrame创建了一个新的数据框data_new其中包含了4列数据mean_RGB列存储了data中计算得到的平均值std_RGB列存储了data中计算得到的的标准差mean_NIR列存储了data_nir中计算得到的平均值std_NIR列存储了data_nir中计算得到的标准差。 最后使用to_csv()函数将data_new保存到文件路径为mean_std.csv的.csv格式文件中设置indexTrue表示将索引列也保存到文件中。 运行上述代码即可在结果文件夹中找到对应的结果.csv格式文件如下图所示其已经是我们需要的形式了——每1列表示1种对应的结果每1行表示1种变量。 至此大功告成。
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