引數「氧量」（代號t）劃分區間[0,1],[1,1.3],[1.3,1.5],[1.5,1.8],[1.8,2],[2,2.5],[2.5,3],[3,5],[5,10]，現在t有9個區間，t01、t02…t09；
引數「熱值」（代號q）劃分區間[4000,4800],[4800,5200],[5200,5300],[5300,5500],[5500,6500]，現在t有5個區間，q01、q02…q05。
最後想得到t和q的排列組合的csv檔案，就是t01q01、t02q01、t03q01…這樣的一堆資料檔案。
需求結果如下圖所示：
初始資料如下：
首先根據給定的資料範圍使用pd.cut將資料切分，確認取值範圍左閉右開
切分的同時新增兩個列，分別標誌為最終需求的t01、q01這種樣式，便於最終檔案重新命名
import pandas as pd
df = pd.read_csv(
"./分割槽.csv"
, encoding=
"gbk"
)t =[0
,1,1.3
,1.5
,1.8,2
,2.5,3
,5,10
, np.inf]
q =[
4000
,4800
,5200
,5300
,5500
,6500
, np.inf]
t_bins =[*
map(
lambda x:
't'+
str(x)
.zfill(2)
,[*range(1
,11)]
)]q_bins =[*
map(
lambda x:
'q'+
str(x)
.zfill(2)
,[*range(1
,7)]
)]df['t'
]= pd.cut(df[
'氧量'
], bins=t, right=
false
, labels=t_bins)
df['q'
]= pd.cut(df[
'熱值'
], bins=q, right=
false
, labels=q_bins)
for t in df[
't']
.unique():
for q in df[
'q']
.unique():
df[(df[
't']
== t)
&(df[
'q']
== q)
].to_csv(
f"./.csv"
, index=
false
)
**中的兩次for迴圈可以如下簡化為一次for迴圈。
from itertools import product
for i in product(df[
't']
.unique(
),df[
'q']
.unique())
: t,q=i
df[(df[
't']
== t)
&(df[
'q']
== q)
].to_csv(
f"./.csv"
, index=
false
)
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騰訊科技訊3 月 2 日訊息，微信今日晚間發布公告，對近期的賭博帳號處置程式設計客棧情況，進行了集中公示。共計對 6000 多個涉賭微信群進行限制群功能處理，並對 4 萬多個帳號進行限制功能使用或限制登入等階梯式處罰。以下為微信公告全文 國家法律法規明令禁止利用網路從事賭博活動，網路賭博不但違法，且...
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微信群 排列組合
時間限制 1 sec 記憶體限制 128 mb 題目描述 輸入輸出 複製樣例資料 6 3樣例輸出 42提示 對於30 的資料，3 n 10 3 對於60 的資料，3 n 10 6 對於100 的資料，3 n 10 9，3 k 10 5 有乙個排列組合的公式 這道題目求 注意最後可能為負。includ...