您好,登录后才能下订单哦!
密码登录
登录注册
点击 登录注册 即表示同意《亿速云用户服务条款》
我遇到的情况是:把数据按一定的时间段提出。比如提出每天6:00-8:00的每个数据,可以这样做:
# -*-coding: utf-8 -*- import pandas as pd import datetime #读取csv文件 df=pd.read_csv('A_2+20+DoW+VC.csv') #求'ave_time'这一列的平均值 aveTime=df['ave_time'].mean() #把ave_time这列的缺失值进进行填充,填充的方法是按这一列的平均值进行填充 df2=df.fillna(aveTime) # 把处理过的这一列的数据取出来 col=df2.iloc[:,2] #因为col带有index值和values值,真正需要的值就是values,取出来的值是Series的类型 arrs=col.values #取出df2的时间序列的那一列 col.index=df2.iloc[:,1] #把index处理为datetime格式 col.index=pd.to_datetime(col.index,unit='ns') #把col分为以天为单位的时间序列,目的是计算这个列有多少天 dcol=col.resample('D').mean() #n就是多少天 n=dcol.count() #创建时间序列,目的是把每天的6::0-8:00 | 8:00-10:00 | 15::00-17:00 |17:00-19:00|的行车平均时间取出来 f=open('3.txt','w+') p=pd.date_range('19/7/2016 6:20',periods=n) for i in p: j=i+datetime.timedelta(minutes=100) values=col[i:j].values count=0 for temp in values: count+=1 print >> f,temp, if(count%6==0): print >> f f.close()
数据的类型如图:
运行结果:
以上这篇pandas 把数据写入txt文件每行固定写入一定数量的值方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速云。
免责声明:本站发布的内容(图片、视频和文字)以原创、转载和分享为主,文章观点不代表本网站立场,如果涉及侵权请联系站长邮箱:is@yisu.com进行举报,并提供相关证据,一经查实,将立刻删除涉嫌侵权内容。