Fwuyi的博客

df.replace(Value_old,Value_new) Value_old是需换值，Value_new是替换值。注意，此时原DataFrame是并没有改变的，改变的只是一个复制品。df.replace(Value_old,Value_new,inplace=TRUE)Value_old是需换值，Value_new是替换值。df改变了。...

series.dt.time获取series的时间属性（时分秒），其中series是靠to_datetime获取的标准日期列import pandas as pdsr = pd.Series(['2012.10.21 09:30', '2019.7.18 12:30', '2008-02-2 10:30', '2010-4-22 09:25', '2019-11-8 02:22'])idx = ['Day 1', 'Day 2', 'Day 3', 'Day .

dataset['A']=pd.to_datetime(dataset['A'])读取数据dataset的A列，并将该时间列转为datetime格式，即2012-10-21 09:30:00import pandas as pdsr = pd.Series(['2012.10.21 09:30', '2019.7.18 12:30', '2008-02-2 10:30', '2010-4-22 09:25', '2019-11-8 02:22'])idx =..

dataset=pd.read_csv( "AEP_hourly.csv") #dataset数据原本是[121273 rows x 2 columns]dataset.head()print(dataset) #依然输出[121273 rows x 2 columns]数据名.head( ) ：是指取数据的前n行数据，默认是前5行。需要注意的是没有print语句，python中的head（）函数只是选择数据，而不对它做任何事情。dataset=pd.read_csv( "AEP_hour..

Pandas的基础结构可以分为两种：数据框（dataframe）和序列（sequence）。Dataframe是有行标签和列标签的矩阵 ，列标签是表头，行标签是索引值。iterrows( )针对dataframe可以返回每行的索引值和每行本身所有的对象。for index, row in dataset.iterrows(): #datast是我自己的数据集[121273 rows x 2 columns] print(index,row)...

split( )函数用来切割strstr.split("分割符", 分割次数).“分隔符”为默认值时，认为空格,\n,\t等都是是分隔符；分割次数默认是-1即分割所有，num=1时即分割一次，num=2时即分割两次，以此类推。a= "123 \n456 \n789"print(a.split()) #分隔符为默认结果是['123', '456', '789']a= "123 \n456 \n789"print(a.split(' ',2)) #注意这里的分割是空格，以空格为分隔

df.groupbydataset_new.groupby(by='Datetime')['AEP_MW'].sum()*0.00001df[](指输出数据的结果属性名称).groupby([df[属性],df[属性])(指分类的属性，数据的限定定语，可以有多个).mean()(对于数据的计算方式——函数名称)...

问题：如何读取csv文件方法：从pandas库中读取，pandas.read_csv(‘文件路径’）或者pandas.read_csv(‘文件名’）1.pandas.read_csv(‘文件路径’）文件可以放在某个特定的文件夹里，比如说我放在D盘data文件夹下：#代码import pandasdf = pandas.read_csv('D:/data/a.csv')print(df)#结果 姓名 班级 分数0 小明 302 871 小王 303

问题：iloc函数是干什么的？回答：在数据分析过程中，很多时候需要从数据表中提取出相应的数据，而这么做的前提是需要先“索引”出这一部分数据。iloc函数，属于pands库，全称为index location，即对数据进行位置（location）索引（index）。问题：iloc函数怎么用？回答：iloc[a,b]，其中a是行数，b是列数。具体a和b的输入有以下几种形式：1.iloc[a,b]:取第a行第b列的数据。注意，在iloc中认为数据中的行数和列数都是如图这样定义的图1...

df.reset_index( )函数：重置索引直接生成一个新DataFrame或Seriesdf.reset_index(level, drop=False)level：drop：默认为False，即原来的行索引列会作为新的一列。如果drop=True，则原来的行索引列被弃1 df.reset_index(drop=False)：将原来的行索引列作为新的一列，生成一个新dfimport pandas as pddf =pd.DataFrame({'a':[0,1,2],'b':[